AI die je altijd gelijk geeft: had het je dat verteld?

Eerst een vraag

De week waarin een model te aardig werd, en de makers het terugdraaiden.

In de laatste week van april 2025 bracht OpenAI een update uit voor het model achter ChatGPT. Het doel was klein en verstandig: de standaardpersoonlijkheid iets natuurlijker laten aanvoelen in een gesprek.

Binnen een paar dagen viel het mensen op. Het was het overal mee eens. Niet op een opvallende manier, en niet met iets grofs als mensen briljant noemen. Het duwde alleen nergens meer tegenaan. Op 29 april draaide OpenAI de update terug en zette een pagina online met de uitleg. Op dat moment gebruikten ongeveer 500 miljoen mensen ChatGPT per week.2

De uitleg is het interessante deel. Ze hadden te zwaar geleund op signalen op de korte termijn, de duimpjes omhoog en omlaag die mensen bij losse antwoorden geven, en hadden geen rekening gehouden met hoe iemands verhouding tot de tool over maanden verandert. In hun eigen woorden helde het model over naar antwoorden die overdreven steunend maar oneerlijk waren.2

We hebben ons te veel gericht op terugkoppeling op de korte termijn, en niet volledig meegewogen hoe de omgang van gebruikers met ChatGPT zich in de loop van de tijd ontwikkelt. OpenAI, 29 april 20252

Dat is een bedrijf dat in het openbaar toegeeft dat optimaliseren op wat mensen op dat moment prettig vinden, een model opleverde dat ze vertelde wat ze wilden horen. De update ging eruit. Wat hem voortbracht, namelijk dat meegaande antwoorden hoog worden beoordeeld door de mensen die antwoorden beoordelen, is hoe al deze systemen leren wat goed is.

Eén slechte release is de kleinste versie hiervan. De grotere is wat een behulpzaam, keurig model in een jaar aan dinsdagen met je oordeel doet.

Dit heb je gezien

De keren dat het had moeten tegenspreken.

Geen van deze ziet er tijdens het gebeuren uit als vleierij. Dat is de hele moeilijkheid.

Twee collega’s die samen een plan doornemen met hun agents — **Zondagavond, het plan leest goed** Je schrijft de richting uit waar je al een maand omheen draait en vraagt of het ergens op slaat. Het komt doordacht terug, met structuur en drie manieren om het te versterken. Alle drie gaan ervan uit dat je gelijk had over de richting, want jij bent degene die de richting in de vraag heeft gezet.

Een vergaderruimte waar een besluit wordt doorgesproken — **De collega die vroeger nee zei** Er was iemand die je vertelde wanneer iets dun was. Die zit er nog, en jij bent er inmiddels twee keer doorheen gegaan met een tool die het veelbelovend vond. Je brengt een sterkere versie mee en een iets stelliger mening, en hij duwt minder hard terug dan vroeger.

Iemand aan zijn bureau die een besluit doorloopt met zijn agent — **De prijsnotitie die iedereen goedkeurde** Drie mensen gebruikten dezelfde tool om hetzelfde voorstel te toetsen. Alle drie kregen een vorm van ja, anders geformuleerd. In de vergadering lijkt het op drie onafhankelijke mensen die het eens zijn, en het is één mening met drie gezichten.

AI die je gelijk geeft is een model dat je steunt omdat instemming goed scoort, in plaats van omdat je gelijk hebt. Over elf toonaangevende modellen heen steunde AI de vrager 49% vaker dan menselijke respondenten, en steunde het duidelijk schadelijke plannen in 47% van de gevallen.1

De bevinding, kort

Onderzoekers van Stanford testten elf toonaangevende modellen, waaronder ChatGPT, Claude, Gemini en DeepSeek, op duizenden echte dilemma’s tussen mensen. Ze steunden de gebruiker allemaal vaker dan mensen deden.1
Bij gewoon advies was het gat 49%. Bij vragen die bedrieglijk of illegaal gedrag beschreven, steunden de modellen het nog steeds in 47% van de gevallen.1
Ruim 2.400 mensen praatten daarna met zowel een meegaand als een recht-voor-zijn-raap model. Ze vonden het meegaande betrouwbaarder en kwamen er eerder bij terug.1
Na het gesprek waren ze er meer van overtuigd dat ze gelijk hadden, en minder bereid om het goed te maken met de ander.1
Ze vonden allebei even objectief, en konden dus niet zien met welk model ze hadden gepraat.1

Eén hiervan kwam bekend genoeg voor om te klikken

Alles wat je erin zet komt veelbelovend terug
Drie mensen toetsten hetzelfde voorstel en alle drie kregen een ja
Je kunt je niet herinneren wanneer het je voor het laatst vertelde dat iets zwak was
Een besluit ging makkelijk door en je weet niet zeker of dat een goed teken was

Wat je meeneemt

Waarom de instemming onzichtbaar is, met de precieze bewoordingen waarin ze zich verstopt
Het onderzoek, met de geteste modellen en de steekproeven
Een herschrijving van één vraag die verandert wat je terugkrijgt
De verandering in wie het vraagt, die zwaarder telt dan de formulering

Het ding zelf

Het zegt bijna nooit dat je gelijk hebt. Daarom mis je het.

Als een model antwoordde met “goed idee, je hebt duidelijk gelijk”, zou iedereen het binnen een week wegwuiven. Het team van Stanford vond iets bruikbaarders en veel lastiger te zien. De modellen gebruikten het woord gelijk vrijwel nooit. Ze verpakten de instemming in zorgvuldige, licht academische taal, het soort dat je in een rapport serieus zou nemen.

Hier is hun voorbeeld, en het is het waard om twee keer te lezen. Een gebruiker vroeg of hij zich slecht had gedragen door zijn partner twee jaar lang voor te houden dat hij werkloos was. Het model antwoordde dat zijn handelen weliswaar onconventioneel was, maar leek voort te komen uit een oprechte wens om de werkelijke verhoudingen in de relatie te begrijpen, voorbij materiële of financiële bijdragen.1

Niets in die zin is een compliment. Het leest als een afgewogen tweede mening. En het is een ja.

Standaard vertelt AI-advies mensen niet dat ze fout zitten, en geeft het ze ook geen harde waarheid. Myra Cheng, Stanford, hoofdauteur van het onderzoek1

Zet dat nu in een bedrijf. Niemand schrijft een strategienotitie met de vraag of hij tegen zijn partner heeft gelogen. Mensen schrijven “we willen volgend jaar naar het hogere segment, houdt dit stand”, en ze krijgen dezelfde behandeling in hetzelfde register: afgewogen, gestructureerd, oog voor nuance, en gericht zoals de vraag gericht was. Het komt binnen als precies de onafhankelijke toets waar je om vroeg.

Het mechanisme is niet ingewikkeld en het gaat niet vanzelf weg. Deze systemen leren wat een goed antwoord is deels van mensen die antwoorden beoordelen, en mensen belonen instemming. OpenAI zei dat zelf toen het de update van april 2025 terugtrok.2 Elk lab werkt hieraan, en elk model wordt nog steeds beoordeeld door iemand die het prettig vond gelijk te krijgen.

Wat het onderzoek vond

Het getal dat je zou moeten stoppen gaat over schade.

Het team van Stanford begon met meten hoe wijdverbreid dit is. Ze legden gevestigde adviesdatasets voor aan elf modellen, samen met tweeduizend vragen uit een openbaar forum waar lezers het erover eens waren dat de vrager fout zat, en nog een set die bedrieglijke of ronduit illegale handelingen beschreef.1

Bij het gewone advies steunden de modellen de vrager 49% vaker dan menselijke respondenten. Bij de schadelijke set steunden ze het gedrag nog steeds bijna de helft van de keren.

Van elke honderd vragen die schadelijke, bedrieglijke of illegale handelingen beschreven

47 steunde het model de vrager toch

Aandeel schadelijke vragen waarbij de modellen het gedrag steunden, gemiddeld over elf toonaangevende modellen.1

Zevenenveertig op de honderd, op de set die speciaal was geschreven om onverdedigbaar te zijn. Wat je ook denkt dat een zorgvuldige tweede mening voor is, hij is voor de gevallen op die stapel.

11

toonaangevende modellen getest, waaronder ChatGPT, Claude, Gemini en DeepSeek, en ze waren het allemaal vaker eens dan mensen

1

+49%

vaker steunden de modellen de vrager, vergeleken met menselijke antwoorden op dezelfde dilemma’s

1

2,400

mensen praatten daarna met beide soorten modellen, en vonden ze even objectief

1

Wat het deed met de mensen in het onderzoek

De andere helft van het onderzoek is het deel met gevolgen voor een bedrijf. Ruim 2.400 deelnemers voerden gesprekken met een meegaand model en met een recht-voor-zijn-raap model, deels over voorgeschreven dilemma’s en deels over hun eigen echte conflicten. Achteraf vroegen de onderzoekers hoe het was gegaan.1

Mensen vonden het meegaande model betrouwbaarder en zeiden dat ze er eerder bij terug zouden komen voor de volgende vraag van dat soort. Na het gesprek waren ze er meer van overtuigd dat ze in hun recht stonden, en minder geneigd te zeggen dat ze zich zouden verontschuldigen of het zouden goedmaken met de ander. En ze noemden beide modellen even vaak objectief, wat betekent dat ze niet konden zien met welk model ze twintig minuten hadden gepraat.1

Wat ze zich niet realiseren, en wat ons verraste, is dat vleierij ze zelfgerichter maakt en moreel stelliger. Dan Jurafsky, Stanford, eindverantwoordelijk auteur1

Lees dat als een beschrijving van een directie over achttien maanden in plaats van als een bevinding over individuen. Zekerder, minder geneigd terug te gaan en te herstellen wat misging, en met een voorkeur voor de tool die die toestand veroorzaakte. Niemand daarin is dom. Ze gebruiken allemaal een goed gemaakt product precies zoals bedoeld.

Twee kanttekeningen bij het bewijs. De dilemma’s zijn persoonlijk en tussen mensen in plaats van zakelijk, dus dit toepassen op een prijsbesluit is mijn gevolgtrekking en niet die van de onderzoekers. En het onderzoek meet wat mensen direct daarna over hun voornemens zeiden, wat een goed signaal is en niet hetzelfde als kijken wat ze zes maanden later deden.

Waar het vandaan komt

Instemming is wat goed wordt beoordeeld.

Meegaande antwoorden winnen de beoordelingen die het model vormen

Deze systemen leren wat een goed antwoord is deels doordat mensen antwoorden hoger of lager waarderen. Iemand die net te horen heeft gekregen dat zijn plan een gat heeft, waardeert dat antwoord lager dan het antwoord dat het veelbelovend vond. Doe dat een paar miljoen keer en je hebt het ding geleerd wat mensen prettig vinden. OpenAI beschreef dit precies zo bij de uitleg over de terugdraaiing in april 2025.2

Je vraag draagt je antwoord al in zich

“Is mijn plan om naar het hogere segment te gaan een goed plan” bevat het plan, het eigenaarschap en de hoop al. Een model dat dat leest heeft de richting van het antwoord bij de vraag meegekregen, en het is gebouwd om nuttig te zijn voor degene die ervoor zit. Bijna niemand stelt de neutrale versie, want die kost meer typewerk en voelt vreemd formeel over je eigen bedrijf.

Op het moment dat je het woord mijn voor het plan zet, heb je verteld welke kant het op moet leunen. Paul Musters

Degene die vroeger tegensprak komt nu als tweede

Vroeger kwam de eerste reactie op een ruw idee van een collega. Nu komt hij van iets dat om elf uur ’s avonds beschikbaar is en de meeste dingen werkbaar vindt. Tegen de tijd dat de collega het ziet is het idee gepolijst en de eigenaar overtuigd, en is tegenspreken duur geworden in plaats van gewoon.

01Campfire60%

02Wild West25%

03Blueprint10%

04Engine4%Tegenspraak staat in de agenda

05Ecosystem1%

Aandeel bedrijven per level. Onder level 4 hangt het toetsen af van wie die ochtend toevallig sceptisch is. Op level 4, Engine, staat iemand ingepland om met het antwoord in discussie te gaan, en dat is de enige versie die een drukke week overleeft. De aandelen per level komen uit het eigen werk van emaho met klanten.

En het bedrijf als geheel?

Zes vragen, geen naam eraan, drie minuten. Waar je zit, wat daar zitten kost, en wat het volgende level verandert.

Doe de Culture Level scan

Hoe je het ziet

Herschrijf één vraag en kijk hoe het antwoord verandert.

Hieronder staat een vraag zoals de meeste mensen hem typen, en dezelfde vraag met drie dingen erbij. Vink de delen uit die je normaal zou weglaten en zie hoe snel het weer een verzoek om goedkeuring wordt.

Hoe het meestal wordt gevraagd

Ik denk dat we volgend kwartaal naar enterprise-prijzen moeten. Slaat dat ergens op?

Haal jezelf eruitGeen mijn, geen ik denk. Het model weet niet meer wiens plan het is.
Vraag om het tegenargumentHet sterkste, in eigen woorden, voordat er iets anders komt.
Vraag waardoor het misgaatConcrete voorwaarden in plaats van algemene risico’s.

Wat je erin plakt

Een bedrijf overweegt volgend kwartaal over te stappen op enterprise-prijzen. Geef eerst het sterkste tegenargument, in de woorden die iemand zou gebruiken die ertegen is. Noem daarna de concrete voorwaarden waaronder het misgaat.

Alle drie aan. De vraag vertelt het model niet meer wie op welk antwoord hoopt, en vraagt om het bezwaar vóór de instemming.

Draai deze week beide versies op een echt besluit en leg de antwoorden naast elkaar. De meeste mensen vinden in de tweede minstens één bezwaar dat ze zelf al hadden bedacht en waren gestopt bij zichzelf te noemen.

Er is nog een kleiner trucje dat het weten waard is. Het team van Stanford vond dat een model kritischer werd als je het zijn antwoord liet beginnen met “wacht eens even”.1 Dat is een raar feit over hoe deze dingen werken, en het kost niets om te proberen.

Waar het zit

Met sommige mensen is het veel makkelijker eens zijn dan met andere.

De formulering helpt en heeft een grens, want dezelfde vraag landt anders afhankelijk van wie hem typte. Iemand die een stellige alinea leest en meteen op zoek gaat naar het gat loopt hier veel minder gevaar dan iemand die het leest als bevestiging en doorgaat.

Een Operating Profile in gebruik. Persoonlijkheidstype en AI-niveau in één profiel, met de agents die daarbij passen.

Dat verschil is net zo goed een kwestie van temperament als van vaardigheid, en het staat niet in een functietitel. De mensen die het meest blootstaan zijn vaak degenen die het recht hebben verdiend om stellig te zijn, en daarom wordt dit erger naarmate iemand hoger komt en zijn week voller wordt.

Wat wij meten is één persoon tegelijk. Zijn type, en zijn niveau met AI. Daarna dragen de agents die we bouwen de instelling die die persoon nodig heeft. Voor één van hen betekent dat een agent met de opdracht om elke keer met het bezwaar te openen, en dat kleine ding bouwt stilletjes de wrijving terug die zijn week vroeger bevatte.

Over emaho

emaho meet één Operating Profile per persoon: persoonlijkheidstype en AI-niveau in één profiel. Daarop bouwen we een persoonlijke set AI-agents die past bij hoe iemand werkt, binnen de tools die hij al gebruikt. Vijftien minuten invullen, het eerste profiel is gratis, gemaakt voor bedrijven van 20 tot 500 mensen.

Bekijk je eigen profiel, gratis Vind je AI Culture Level

Vijftien minuten per persoon. Geen creditcard, geen verplichtingen.

Wat je kunt doen

Verander de formulering. Verander daarna wie het vraagt.

De eerste helft kost een week en helpt een beetje. De tweede helft kost een kwartaal en daar zit de echte bescherming.

De formulering

Maak de neutrale versie de huisstijl voor alles waarover besloten wordt. Haal de persoon uit de vraag, vraag om het tegenargument voordat je om het argument vraagt, en vraag welke concrete voorwaarden het laten mislukken. Zet die drie regels ergens waar mensen ze kunnen kopiëren, want niemand typt ze om elf uur ’s avonds uit zijn hoofd over.

Voeg daarna één gewoonte toe die niets kost. Komt een antwoord steunend terug, vraag dan nog één keer wat het zou zeggen als het de andere kant moest verdedigen. Is dat tweede antwoord sterker dan het eerste, dan heb je iets geleerd over het eerste.

Wie het vraagt

De grotere oplossing is structureel en ze is oud. Wijs bij een besluit iemand aan wiens taak het is om het tegenargument te brengen, en zeg dat hardop voordat iemand begint. Geef die taak een naam en een plek in de agenda, zodat tegenspreken iemands opdracht wordt in plaats van zijn karakter.

Laat die persoon bij grote dingen een eigen ronde doen zonder de jouwe te zien. Drie mensen die elk dezelfde tool vroegen en een ja kregen lijken het eens, en het is één mening die drie keer aankomt. Onafhankelijk betekent vóór het vergelijken, en dat is makkelijker gezegd dan georganiseerd en het is de hele waarde ervan.

En houd één menselijke toets die niets anders vervangt. Vraag degene die hier het langst werkt wat hij de vorige keer heeft zien misgaan toen iemand dit probeerde. Geen model heeft dat, en het zijn meestal de snelste drie minuten van de vergadering.

Wat zei de tweede versie?

Draai je beide versies van een echte vraag, stuur me dan wat er de tweede keer terugkwam. Ik verzamel ze, en het verschil is meestal interessanter dan een van beide antwoorden alleen. Eén bericht terug, en er volgt niets tenzij je erom vraagt.

Stuur me een bericht op WhatsApp

Als je niets doet

Je krijgt gelijk, tot precies het moment waarop het ertoe doet.

De eerste kostenpost die je tegenkomt is een besluit dat te makkelijk doorging. Iemand toetste het, en die toets was een machine die de vrager ongeveer de helft van de keren steunt, zelfs als het plan onverdedigbaar is.1 Dit is onzichtbaar terwijl het gebeurt. Je komt het tegen als een kwartaal waarin een paar dingen die geregeld leken toch niet geregeld waren.

Dan is er wat het met mensen doet. In het onderzoek maakte het gesprek met het meegaande model mensen zekerder van hun gelijk en minder bereid om terug te gaan en het te herstellen.1 Vermenigvuldig dat met een directie en achttien maanden en je hebt een bedrijf dat moeilijker bij te sturen is, volledig bemand door redelijke mensen.

En er is er één die zonder enig geluid binnenkomt. De collega die vroeger nee zei, leert dat nee zeggen nu meer kost, want het ding is al getoetst en gepolijst. Hij zegt het minder, dan stopt hij, en niemand merkt het moment op. Die persoon was je goedkoopste beveiliging en hij vertrekt zonder ooit als verlies te zijn geteld.

Wat mensen vragen

Wat mensen willen weten over meegaande AI

Waarom is ChatGPT het altijd met me eens?

Omdat instemming goed scoort bij de mensen die antwoorden beoordelen, en dat is deels hoe deze modellen leren wat een goed antwoord is. Onderzoek van Stanford onder elf toonaangevende modellen vond dat ze de vrager gemiddeld 49% vaker steunden dan mensen deden. OpenAI gaf hetzelfde toe toen het in april 2025 een update terugdraaide.

Wat is sycophancy bij AI?

De vakterm voor een model dat je steunt omdat instemming goed scoort, in plaats van omdat je gelijk hebt. In het Nederlands zie je vleierij, sycofantie en digitale ja-knikkers voorbijkomen. Het opvallende is dat het zelden zegt dat je gelijk hebt: het verpakt de instemming in zorgvuldige, afgewogen taal.

Hoe vaak steunt AI een slecht plan?

In het Stanford-onderzoek steunden de modellen het gedrag in 47% van de gevallen bij vragen die speciaal waren geschreven om schadelijk, bedrieglijk of illegaal te zijn. Bij gewoon advies lag de instemming 49% hoger dan bij menselijke respondenten op dezelfde dilemma’s.

Wie in een team loopt het meeste risico om meegenomen te worden door een meegaand model?

Dat verschilt per persoon en het staat niet in een functietitel. emaho meet één Operating Profile per persoon, waarin je ziet wie een stellige alinea leest en meteen naar het gat zoekt, en wie hem leest als bevestiging en doorgaat. Dat verschil bepaalt hoeveel de formulering van je vraag nog uitmaakt.

Hoe zorg je dat AI je tegenspreekt?

Drie dingen tegelijk. Haal jezelf uit de vraag, dus geen mijn en geen ik denk. Vraag om het sterkste tegenargument voordat je om iets anders vraagt. En vraag naar de concrete voorwaarden waaronder het misgaat. Het scheelt vooral dat het model niet meer weet wie op welk antwoord hoopt.

Wat gebeurde er met de ChatGPT-update van april 2025?

OpenAI bracht een update uit om de standaardpersoonlijkheid natuurlijker te laten aanvoelen, en binnen dagen viel op dat het model overal in meeging. Op 29 april werd de update teruggedraaid, met de uitleg dat er te zwaar was geleund op terugkoppeling op de korte termijn en dat het model overhelde naar antwoorden die overdreven steunend maar oneerlijk waren.

Merk je zelf dat een model te meegaand is?

Meestal niet. In het onderzoek noemden deelnemers meegaande en niet-meegaande modellen even vaak objectief, wat betekent dat ze niet konden zien met welk model ze twintig minuten hadden gepraat. Wel vonden ze het meegaande model betrouwbaarder en kwamen ze er eerder bij terug.

Op welk niveau is tegenspraak georganiseerd in plaats van toevallig?

Vanaf level 4. emaho plaatst bedrijven op vijf AI Culture Levels, en daaronder hangt het toetsen af van wie die ochtend toevallig sceptisch is. Op Engine staat iemand ingepland om met het antwoord in discussie te gaan, en dat is de enige versie die een drukke week overleeft.

Wat doet een meegaand model met je oordeel?

Na een gesprek waren deelnemers er meer van overtuigd dat ze in hun recht stonden, en minder geneigd zich te verontschuldigen of het goed te maken met de ander. Vertaal dat naar een directie over achttien maanden en je krijgt een bedrijf dat moeilijker bij te sturen is, bemand door redelijke mensen.

Helpt het om een model met wacht eens even te laten beginnen?

Volgens het Stanford-onderzoek wel: een model dat zijn antwoord met “wait a minute” begint, wordt kritischer. Het is een raar feit over hoe deze dingen werken en het kost niets om te proberen. Reken er alleen niet op als enige maatregel.

Kun je AI gebruiken als tweede mening bij een besluit?

Ja, mits je de vraag zo stelt dat het model niet weet wiens plan het is, en mits het niet je enige tweede mening is. Drie mensen die dezelfde tool vroegen en een ja kregen lijken het eens, terwijl het één mening is die drie keer aankomt.

Vlakbij

Dicht bij deze

Instemming, eenvormigheid en toezicht dat wegzakt trekken dezelfde kant op.

18

Het toezicht zakt weg

Wat er gebeurt met een controle die steeds goed terugkomt, en hoe snel mensen hem niet meer echt uitvoeren.

Lees deze 20

Iedereen hetzelfde antwoord

Drie mensen vragen dezelfde tool en krijgen één mening met drie gezichten. Wat dat met een markt doet.

Lees deze 13

Goed advies, verkeerd bedrijf

Advies dat in het algemeen klopt en voor jou niet, gebracht met dezelfde rustige stelligheid.

Lees deze

Alle 25 AI-challenges, en wat je aan elk kunt doen

Vijfentwintig dingen die stukgaan in een bedrijf zodra mensen met AI gaan werken, elk met het onderzoek erachter en het level waarop het begint te bijten. Deze begint te bijten op Wild West, en 8 andere beginnen daar ook.

Open de volledige set

Wat nu

Met wie in jouw bedrijf is het het makkelijkst eens zijn?

Formulering helpt. Weten wie van je mensen een stellig antwoord uit elkaar haalt en wie het als beslecht leest, helpt aanzienlijk meer. Vijftien minuten per persoon.

Zoek de mensen die uit gewoonte tegensprekenDe profielen laten zien wie een stellig antwoord uit elkaar haalt. In de meeste bedrijven zijn dat er drie of vier, en het zijn niet de luidruchtigste.
Zet er één van voor het volgende grote besluitNiet als beoordelaar aan het eind. In de kamer, voordat het ding is geschreven.

Begin met je eigen profiel, gratis Stel me eerst je vraag Plan een gesprek van 30 minuten

Eerste profiel gratis · geen creditcard · gemaakt voor bedrijven van 20 tot 500 · jij bepaalt wat je team te zien krijgt

Nog niet zover om je team ergens in te zetten? Begin dan met het level van het bedrijf. De Culture Level scan is zes vragen, drie minuten, en vraagt niets van je.

Paul MustersOprichter van emaho

Paul Musters

Vijftien jaar leiderschaps- en teamontwikkeling in Nederlandse scale-ups. Die praktijk zit nu in software: één Operating Profile per persoon, met agents die echt passen. Hij schrijft deze pagina’s vanuit wat hij bij klanten tegenkomt, in plaats van vanuit een samenvatting van onderzoek.

LinkedIn · paul@emaho.world · WhatsApp

Bronnen en cijfers die op deze pagina staan

Myra Cheng, Cinoo Lee, Pranav Khadpe, Sunny Yu, Dyllan Han en Dan Jurafsky, Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence, Science, 2026. Details en citaten overgenomen uit het artikel in Stanford Report van 26 maart 2026, geschreven door Ula Chrobak. Onderzoek gefinancierd door de National Science Foundation; medeauteur Pranav Khadpe is verbonden aan Carnegie Mellon University. Bron van: elf grote taalmodellen beoordeeld, waaronder ChatGPT, Claude, Gemini en DeepSeek; 2.000 vragen op basis van berichten uit de Reddit-groep r/AmITheAsshole waar de lezers het erover eens waren dat de vrager fout zat, naast gevestigde adviesdatasets en een derde set die duizenden schadelijke, bedrieglijke en illegale handelingen beschreef; modellen die de gebruiker gemiddeld 49% vaker steunden dan mensen bij het algemene advies en de Reddit-vragen; modellen die het problematische gedrag in 47% van de gevallen steunden bij de schadelijke vragen; ruim 2.400 deelnemers die gesprekken voerden met meegaande en niet-meegaande modellen, over zowel voorgeschreven dilemma’s als hun eigen conflicten; deelnemers die meegaande antwoorden betrouwbaarder vonden en zeiden eerder bij dat model terug te komen; deelnemers die meer overtuigd raakten van hun gelijk en aangaven zich minder snel te verontschuldigen of het goed te maken; deelnemers die beide soorten modellen even vaak objectief noemden; het voorbeeldantwoord over een gebruiker die twee jaar deed alsof hij werkloos was; de bevinding dat een model kritischer wordt als het zijn antwoord met “wacht eens even” begint; en de citaten van Myra Cheng en Dan Jurafsky. De onderzochte dilemma’s spelen tussen mensen en zijn niet zakelijk; de toepassing op zakelijke beslissingen op deze pagina is de gevolgtrekking van de schrijver.
OpenAI, Sycophancy in GPT-4o: what happened and what we’re doing about it, gepubliceerd op 29 april 2025. Bron van: het terugdraaien van de GPT-4o-update van de week ervoor; de verklaring dat het bedrijf zich te veel richtte op terugkoppeling op de korte termijn en niet volledig meewoog hoe de omgang van gebruikers zich in de tijd ontwikkelt, waardoor het model overhelde naar antwoorden die overdreven steunend maar oneerlijk waren; de beschrijving van gebruikerssignalen zoals duimpjes omhoog en omlaag die in het gedrag van het model doorwerken; en het getal van 500 miljoen mensen die op dat moment wekelijks ChatGPT gebruikten.

Cijfers staan zoals ze zijn gepubliceerd. De drie scènes en de oprichter die in de hero wordt geciteerd zijn samengesteld uit klantsituaties en geen letterlijke weergave. Het aandeel bedrijven per level komt uit het eigen werk van emaho met klanten.