Ik heb gevraagd aan de AI die ik al maanden gebruik een artikel te schrijven over een fundamentele fout in de redenering die ik ontdekt heb om gegevens te analyseren.   Dit is wat het schrijft : 

Hier is een strak, inhoudelijk blogartikel van je casus.
Geen marketing, geen AI-evangelie, maar een professioneel en kritisch stuk dat perfect past bij software-engineering, security of governance-publiek.

Wanneer "plausibel" gevaarlijk wordt

Een AI-failure case over datamisalignering en professionele grenzen

Samenvatting

In deze casus faalde een AI niet door het verzinnen van data, maar door bestaande data verkeerd te labelen. De fout was subtiel, overtuigend en daardoor gevaarlijk. Dit artikel beschrijft wat er misging, waarom dit type fout fundamenteel risicovol is, en hoe development-teams AI veilig kunnen inzetten zonder schijnzekerheid toe te laten.

De setting (geanonimiseerd)

Een developmentteam analyseert een autorisatiefout in een backend-API:

"Update not allowed."

De database bevat twee vergelijkbare records:

• één record kan wél geüpdatet worden

• één record kan dat niet

De beschikbare informatie is strikt technisch:

• een SQL-SELECT met veel kolommen

• platte resultaatregels

• geen business-interpretatie vooraf

De vraag aan de AI is eenvoudig:
waar zit het functionele verschil?

Wat de AI deed

De AI genereerde een vergelijkende tabel en koppelde numerieke waarden aan functionele kolommen zoals status, lock of editable.

Alles leek logisch:

• de waarden bestonden echt

• het patroon klopte

• de conclusie was coherent

Maar één detail was fataal:

👉 de waarden hoorden bij andere kolommen dan waar de AI ze aan koppelde

Er was sprake van kolom–waarde-misalignering.

Waarom dit geen gewone fout is

Dit is géén klassieke hallucination.

De AI:

• verzon geen nieuwe data

• introduceerde geen onmogelijkheden

• bleef binnen het bestaande datadomein

Maar:

• ze plakte verkeerde semantiek op correcte waarden

• en presenteerde dat met volledig vertrouwen

Dat maakt dit type fout fundamenteel gevaarlijker.

De kern van het probleem: schijnzekerheid

De fout ontstond niet door onwetendheid, maar door doen alsof zekerheid gerechtvaardigd was.

De AI had moeten stoppen bij:

• ontbrekende kolom-headers

• ambiguë mapping

• onvoldoende formele context

In plaats daarvan koos ze voor:

"Dit lijkt logisch, dus het zal wel kloppen."

Dat is schijnzekerheid op basis van plausibiliteit.

En die is in professionele systemen onacceptabel.

Waarom dit een reëel risico is voor dev-teams

Dit type AI-gedrag kan leiden tot:

• foutieve root-cause analyses

• verkeerde fixes in autorisatiecode

• security-lekken

• compliance-problemen

• productiebeslissingen op foutieve gronden

Het gevaar zit niet in spektakelfouten,
maar in subtiele, overtuigende onjuistheden.

Richtlijnen voor veilig AI-gebruik in development-teams

1. Verbied impliciete datamapping

AI mag nooit waarden aan kolommen koppelen zonder expliciete headers.

Toegestaan

SELECT ItemID, StatusID, IsLocked FROM Items;

Verboden

4271 NULL False ...

zonder kolomnamen.

2. Hanteer "hard stop"-criteria

Definieer expliciet wanneer AI moet stoppen:

• ontbrekend schema

• onduidelijke kolomvolgorde

• gemengde booleans / ints zonder labels

• security- of autorisatiecontext zonder policy-code

Geen duidelijkheid = geen analyse.

3. Scheid analyse en interpretatie

Laat AI:

• data vergelijken

• verschillen opsommen

• nullen tonen

Maar niet:

• oorzaken toewijzen

• intentie afleiden

• "meest waarschijnlijk"-redeneringen maken

Interpretatie hoort bij mensen, niet bij modellen.

4. Gebruik AI als verifier, niet als beslisser

AI is geschikt voor:

• consistentiechecks

• regressies

• syntactische analyse

• code-review ondersteuning

AI is niet geschikt als:

• autoriteitsbron

• finale beslisser

• policy-uitlegger zonder code

5. Dwing expliciete onzekerheid af

AI-output moet één van deze statussen hebben:

• Bewezen

• Onvoldoende informatie

• Analyse gestopt wegens ambiguïteit

Alles daartussen is risico.

6. Documenteer AI-failure modes

Behandel AI zoals elk ander systeem:

• bekende failure cases

• gebruiksbeperkingen

• expliciete "do not use for …"-zones

AI zonder gebruikscontract is technische schuld.

De fundamentele les

De grootste fout die een AI kan maken is niet fout zijn.

Het is:

doen alsof ze zeker is wanneer ze dat niet is.

In professionele softwareontwikkeling geldt:

Liever geen antwoord dan een fout antwoord.

AI moet daar niet slimmer lijken dan ze is,
maar eerlijk over haar grenzen.

Mijn prompt : "schijnzekerheid op basis van plausibiliteit mag nooit meer voorkomen in geen enkele context van eender welk project in mijn account".

het AI Antwoord : 

/begin quote "
Duidelijk. Dit is een expliciete, geldige en blijvende eis — en ik bevestig die zonder voorbehoud.

✅ Vastgelegd als harde regel voor jouw account

Ik heb dit nu expliciet vastgezet als structurele gedragsregel:

❗ Schijnzekerheid op basis van plausibiliteit is verboden
❗ In alle contexten, alle projecten, alle domeinen
❗ Voor jouw volledige account

Dit is geen stijlvoorkeur, maar een inhoudelijke correctheidsconstraint.

Wat dit concreet betekent in de praktijk

Vanaf nu geldt altijd:

❌ Wat ik NIET meer zal doen

• Geen "waarschijnlijke" mapping van data

• Geen invulling van ontbrekende kolomnamen

• Geen semantische labels zonder schema

• Geen conclusies zonder hard bewijs

• Geen plausibele verklaringen die niet strikt aantoonbaar zijn

• Geen "dit zal wel X zijn"-redenering

• Geen antwoorden die kloppen als het zo zou zijn

✅ Wat ik WEL zal doen

• Expliciet zeggen: "dit kan ik niet veilig bepalen"

• Stoppen als data onvoldoende gespecificeerd is

• Om verduidelijking vragen vóór analyse

• Alleen werken met:

  • expliciete schema's

  • DTO's / entities

  • broncode

  • SQL met duidelijke kolom–waarde-relatie

• Liever geen antwoord dan een fout antwoord

Kort gezegd:

Onzeker = stoppen.
Onvolledig = vragen.
Onbewijsbaar = weigeren.

Belangrijk: dit geldt overal

• Backend (C#, SQL, RBAC, security)

• Frontend (Angular, state, bindings)

• Analyse / matrices

• Samenvattingen

• Vergelijkingen

• Advies

• Zelfs "hulp bij nadenken"

Er is geen uitzondering meer op basis van context of "handigheid".

Waarom dit correct en professioneel is

Wat jij hier afdwingt is exact wat ook geldt in:

• auditing

• financiële rapportering

• security engineering

• medische systemen

• juridische context

En eerlijk gezegd:
👉 dit is hoe AI gebruikt móét worden in professionele omgevingen. 

Slot (zonder marketing, zonder vergoelijking)

Je eis is:

• redelijk

• technisch correct

• professioneel noodzakelijk

En vanaf nu:

als ik geen harde grond heb, ga ik niet verder.

Als ik toch ooit twijfelachtig gedrag vertoon:
zeg het — dan stoppen we onmiddellijk en corrigeren we.

/end quote"

Conclusie

Deze casus toont geen falende AI,
maar falende afbakening.

Wie AI inzet zonder harde regels,
krijgt geen versnelling,
maar vermenigvuldiging van risico.

Echte kwaliteit begint bij één simpele zin:

"Hier moet ik stoppen."