AIToday Live

S08E93 - Curse of knowledge: wat dit betekent voor jouw AI-prompts

23 sep 2026 · 00:10:22

Waarom snapt Artificial Intelligence je vraag bijna nooit precies zoals jij hem bedoelt? Het probleem is dat een taalmodel altijd zelfverzekerd antwoordt, ook als het de context mist die jij als vanzelfsprekend beschouwt. Een tik-experiment uit 1990 laat zien waarom: luisteraars raadden een getikt liedje maar in 2,5 procent van de gevallen goed, terwijl tikkers 50 procent verwachtten.

Dezelfde kloof zit in elke prompt die je stelt zonder je context expliciet te maken, van een directierapport tot een klantmail. Morgen kun je die kloof dichten door één prompt aan te vullen met drie zinnen context die je normaal weglaat, en te testen of de output beter aansluit.

Onderwerpen

  • De 'curse of knowledge' en waarom taalmodellen altijd antwoorden zonder te waarschuwen bij onduidelijkheid
  • Het tik-experiment van Elizabeth Newton (1990) dat het misverstand tussen tikker en luisteraar blootlegt
  • Drie concrete methodes om betere AI-output te krijgen: expliciete context, teruggeven opdracht, en vastleggen terugkerende informatie
Links

Genoemde entiteiten: Stanford University - OpenAI

Stuur ons een bericht

Aigency
Aigency ontwerpt en ontwikkelt waardevolle, robuuste en betrouwbare Machine Learning-modellen.

Info Support
Info Support is de specialist in maatwerk software en leidend in kunstmatige intelligentie (AI).

Disclaimer: This post contains affiliate links. If you make a purchase, I may receive a commission at no extra cost to you.

Schrijf je in voor onze nieuwsbrief en ontvang exclusieve toegang tot nieuws, blik achter de schermen en meer!

De Luisterclub

Om de week onze luistertips in je mail, met alle ruimte om die van jou te delen.

Je ontvangt twee mailtjes per maand en je kunt je op elk moment weer uitschrijven.