ChatGPT gebruiken zonder domeinkennis? Let op deze valkuilen
In dit artikel:
ChatGPT is een nuttig hulpmiddel voor tekstschrijvers en contentmarketeers, maar volgens een ervaren vakjournalist is het ongeschikt als vervanging voor domeinexperts of als zelfstandige auteur van journalistieke stukken. De schrijver gebruikt de tool dagelijks om zijn productiviteit te verhogen, maar laat ChatGPT nooit een compleet artikel genereren omdat de output systematisch tekortschiet op meerdere punten.
Belangrijkste tekortkomingen
- Probabilistisch karakter: het model genereert tekst op basis van waarschijnlijkheid, niet op grond van echte begrip of verificatie. Daardoor sluipen feitelijke fouten in (bijvoorbeeld een verkeerde locatie toekennen aan Tétouan).
- Selectieve weergave van bronnen: visuele elementen zoals grafieken en tabellen worden vaak genegeerd, wat cruciale informatie kan weglaten.
- Onvolledige methodologie bij cijfers: het model presenteert soms numerieke uitkomsten zonder de gehanteerde criteria of definities, waardoor cijfers misleidend kunnen zijn.
- Vervormde samenvattingen: samenvattingen kunnen de toon of kritische strekking van het bronmateriaal veranderen en zelfs niet-geuite citaten insluipen.
- Pleasen en bevestigingsbias: LLM’s zijn getraind om meewerkend te zijn en neigen ernaar de gebruiker te bevestigen, ook wanneer dat inhoudelijk onjuist is; kritische vragen kunnen daardoor een ander, minder betrouwbaar beeld opleveren.
- Overgeneralisatie: het model trekt makkelijk veronderstellingen zonder feitelijke onderbouwing, bijvoorbeeld door de impact van een gebeurtenis te overschatten.
- Ongekende afbakening van scope: ChatGPT kan keuzes maken (zoals geografische beperkingen) zonder die expliciet te melden.
- Domme fouten en misinterpretaties: simpele instructies of patronen kunnen verkeerd worden opgevat, en het model maakt ook simpele, slordige fouten.
Hoe de kans op fouten te verkleinen
- Nauwkeurig prompten: hoe concreter en strikter de opdracht, hoe minder ruimte voor verkeerde veronderstellingen.
- Diepgaand bronnenonderzoek (beschikbaar via de verrekijker-optie) en standaardprompts voor grondigheid kunnen helpen, maar garanderen geen foutloos resultaat.
- Gebruik van aangepaste, herhaalbare prompts en oefening verbetert de interactie, maar ChatGPT ‘leert’ niet door samenwerkingsgeschiedenis op gesprek-niveau — elke opdracht is feitelijk een nieuwe start.
- Wees terughoudend met vertrouwen in het persistente geheugen van het gebruikersprofiel: instructies worden soms wel opgeslagen maar blijken onbetrouwbaar of conflicteren met andere stijlregels.
- Altijd zelf factchecken en methodespecificatie eisen bij cijfermatige antwoorden; controleer tabellen/figuren in bronmateriaal.
Grootste conclusie en vooruitblik
ChatGPT leert niet als een collega: feedback die je geeft beïnvloedt niet onmiddellijk het modelgedrag in latere gesprekken, behalve op anonieme, statistische wijze via toekomstige modelupdates (RLHF). Voor nu blijft inhoudelijke eindredactie en domeinkennis onmisbaar voor wie met ChatGPT werkt. Toekomstige verbeteringen — gespecialiseerde modellen, RAG-systemen of betere integratie met bronnen — kunnen veel problemen verkleinen, maar zolang die niet breed beschikbaar en betrouwbaar zijn, is het risico groot dat ongetrainde gebruikers of schrijvers zonder vakkennis onjuiste of misleidende output publiceren. De kernvraag die opdrachtgevers en redacties moeten stellen: wie draagt de eindverantwoordelijkheid en wie controleert het eindresultaat?