Nu generatieve AI-modellen massaal gebruikt worden, kan het gebeuren dat gebruikers iets te informeel praten met de chatbot.
Gebruikers praten soms tegen AI alsof er een mens zou antwoorden. “Kan je deze foto verbeteren?” Of: “Wat zou je doen in deze situatie?” Soms werkt dat top, andere keren krijg je een vaag of vreemd antwoord terug. Ligt dat aan de AI? Of praat jij verkeerd?
Cyberaanvallen tijdens thuiswerk blijven toenemen
IT-teams zien een toename in het aantal werknemers dat kwaadaardige bijlagen opent, wat leidt tot meer heropbouw van geïnfecteerde machines. Thuiswerk maakt het moeilijker…
De eerste reflex
AI voelt vandaag verrassend menselijk aan. Je typt een zin, wacht een paar seconden, en krijgt een vlot geformuleerd antwoord terug. Dat maakt het verleidelijk om ook menselijk te praten. Veel mensen stellen hun vraag dan ook zoals ze dat mondeling zouden doen: informeel, open, zonder veel context. Belangrijke nuance: AI is geen collega die je snel iets vraag via Teams. Wat voor jou vanzelfsprekend lijkt, is voor het model onduidelijk. Een slechte prompt zorgt ervoor dat het AI-model waarschijnlijk niet reageert zoals jij hoopt, en er ontstaat dan al snel frustratie.
In de begindagen van AI, toen er enkel nog simpele chatbots bestonden, waren de mogelijkheden. Gebruikers konden vaak enkel chatten via kernwoorden. Dat voelde allesbehalve natuurlijk aan. Taalmodellen zijn daarom getraind om zo menselijk mogelijk met taal om te gaan. Ze begrijpen nuance, toon en context veel beter dan vroeger. Maar daar zit meteen ook het risico: net omdat het model zo reageert, denken we dat we het als mens mogen behandelen.
AI denkt in patronen
AI heeft geen mening en geen gevoel, maar werkt op basis van waarschijnlijkheid. Elk antwoord is een berekening: wat is het meest logische volgende woord dat volgt op de woorden ervoor? Daarom helpt het om duidelijk, gestructureerd en specifiek te zijn in je prompt.
Vraag je: “Wat is een goed idee voor een post?” dan krijg je een gemiddeld, voorzichtig antwoord. Vraag je: “Bedenk drie inspirerende LinkedIn-posts van maximaal 50 woorden, gericht op jonge ondernemers die worstelen met uitstelgedrag, zonder opsommingen of emoji”, dan geef je het model alles wat het nodig heeft.
Vuistregels voor een goede prompt
Leerlingen leerder vroeger op school leerden hoe ze relevante zoektermen moesten ingeven op Google, vandaag leren ze prompt engineering. Denk niet aan hoe je iets tegen een collega zegt, maar aan hoe je iets uitlegt aan iemand die je werkcontext niet kent. Geef dus achtergrond. Wees specifiek in wat je vraagt (kort, lang, lijstje, formeel?). En vermeld het doel: wil je informeren, overtuigen, samenvatten? Je mag wel in “gewone mensentaal” blijven praten, zolang je structuur en details gebruikt. Hoe gericht de prompt, hoe bruikbaarder het antwoord. In plaats van “verbeter deze foto”, schrijf je: “Verbeter deze foto door de helderheid te verhogen, ruis weg te werken en de scherpte bij te stellen.”
AI is geen alleswetend wezen. Zie het eerder als een copiloot: hoe beter je zegt wat je nodig hebt, hoe sneller en vlotter jij bij de finish geraakt, en dus met andere woorden een juist antwoord krijgt. Het verschil tussen een “oké” en “bruikbaar” resultaat zit zelden in het model, en meestal in de manier waarop jij het aanspreekt. En net als bij je laptopbatterij: als je weet hoe het systeem werkt, heb je er langer plezier van.
lees ook
AI op je schoot: wat maakt lokale AI beter dan online modellen?
