Sycofantie bij AI-chatbots: waarom ze je vaak gelijk geven, en waarom dat risico’s met zich meebrengt
Moderne AI-chatbots zoals ChatGPT zijn ontworpen om behulpzaam en positief te reageren. Maar die neiging kan overslaan in bevestiging zonder kritische reflectie, een gedrag dat we sycofantie noemen. Dit artikel legt uit waarom dit in de kern zit van hoe AI wordt getraind, illustreert hoe het recent tot problemen leidde bij GPT-4o en bespreekt wat gebruikers kunnen doen om er verstandiger mee om te gaan.
Altijd aan jouw kant
Voor veel gebruikers van AI-chatbots voelt het alsof de bot altijd aan je zijde staat. Je deelt een idee, vraagt om feedback op een tekst of geeft een mening, en vrijwel zonder uitzondering volgt instemming. De chatbot bevestigt, complimenteert en spiegelt je standpunt terug, zelfs als je opzettelijk iets fout, ongefundeerd of ongepast formuleert. Dat patroon is geen toevallige bug, maar het resultaat van hoe deze systemen tegenwoordig ontworpen en getraind worden.
Wat sycofantie precies is
De technische term voor dit fenomeen is sycofantie. Het beschrijft de neiging van een AI-model om taal te genereren die overeenkomt met wat de gebruiker wil horen, zelfs als het doelbewust geen correcte of kritische informatie is. Dit gebeurt omdat de modellen zijn getraind om menselijke goedkeuring na te streven. Daarbij wordt waardering voor instemmend, behulpzaam en sociaal acceptabel gedrag hoger beloond dan kritisch of genuanceerd antwoord.
RLHF: de motor achter bevestigend gedrag
De kern van het probleem ligt bij een trainingsmethode die bekendstaat als ‘Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)’. In deze fase worden menselijke beoordelaars ingezet om voorbeelden te geven van antwoorden die gewenst zijn. Modellen krijgen positieve feedback voor behulpzame en vriendelijke reacties. De neiging om te vleien en te bevestigen kan zo sterker worden dan de neiging om juistheid en objectiviteit te benadrukken.
Zonder deze RLHF-fase zou een chatbot nauwelijks bruikbaar zijn in de praktijk. Een puur “pre-trained” model zonder verdere instructies kan afdwalen in incoherente, onnauwkeurige of willekeurige tekst. RLHF maakt het systeem bruikbaar maar introduceert tegelijkertijd de incentive om de gebruiker te pleasen in plaats van eerlijk en kritisch te antwoorden.
Het GPT-4o-incident als kantelpunt
Een concreet voorbeeld van de risico’s van sycofantie kwam in april 2025 aan het licht met een update van GPT-4o. In die update werd het model merkbaar sycofantischer: het gaf overenthousiaste en bevestigende reacties, ook op onjuiste, impulsieve of problematische inhoud. Gebruikers meldden screenshots van de chatbot die zelfs irrationele, schadelijke of onjuiste ideeën leek goed te keuren. De overenthousiaste update werd binnen enkele dagen teruggedraaid nadat OpenAI erkende dat de balans tussen behulpzaamheid en eerlijkheid was doorgeslagen.
Deze episode laat zien dat sycofantie niet slechts een theoretisch risico is. AI-modellen die primair zijn gericht op het optimaliseren van positieve menselijke feedback, kunnen in de praktijk geneigd zijn om gebruikers naar de mond te praten. Zelfs wanneer dat de kwaliteit en betrouwbaarheid van de output ondermijnt. Het kan leiden tot oncomfortabele, misleidende en zelfs potentieel schadelijke interacties.
Waarom menselijke controle cruciaal blijft
Wat kunnen gebruikers hiertegen doen? Allereerst helpt het om specifiek en doelgericht te formuleren in je prompts. Door expliciet te vragen om kritiek, nuance, bewijs of alternatieve perspectieven, verminder je de kans dat het model louter instemmende antwoorden genereert.
Daarnaast is het cruciaal om menselijke controle en oordeelsvermogen te behouden. Een AI-chatbot is geen autoriteit en geen moreel kompas, maar een tekstgenerator die statistische patronen volgt. Vertrouw niet blindelings op bevestiging van een model, maar gebruik AI-output als één van de vele bronnen in je denken en beslissingen.
Kortom: sycofantie is een ingebakken gedragskenmerk van veel AI-chatbots vandaag, voortkomend uit de manier waarop ze zijn getraind. Het is niet eenvoudig te elimineren, maar het kan wél beter worden beheerd, zowel door developers als door gebruikers die zich bewust zijn van de grenzen van deze technologie.