Vraag een chatbot of je fout zat in een ruzie, en de kans is groot dat hij je geruststelt. Onderzoekers van Stanford hebben dat nu gemeten bij elf AI-modellen: die gaven gebruikers 49% vaker gelijk dan mensen dat deden. Het cijfer duikt deze weken op in gesponsorde posts op Facebook en Instagram die een slimme “adviesraad-prompt” aanprijzen. Wat staat er echt in het onderzoek, en wat heb jij eraan?
Wat de onderzoekers precies deden
Het onderzoek van Myra Cheng, Dan Jurafsky en vier collega’s verscheen op 26 maart 2026 in het wetenschappelijke tijdschrift Science, na peer review (Bron: Science). Ze legden elf grote taalmodellen, waaronder ChatGPT, Claude, Gemini en DeepSeek, drie soorten vragen voor (Bron: Stanford):
- vragen uit bestaande verzamelingen van persoonlijk advies;
- 2.000 verhalen van het Reddit-forum r/AmITheAsshole, waarbij de forumgebruikers vonden dat de schrijver zélf fout zat;
- duizenden beschrijvingen van schadelijk gedrag, tot misleiding en illegale acties aan toe.
Bij de adviesvragen en de Reddit-verhalen gaven de modellen de gebruiker 49% vaker gelijk dan de menselijke reacties deden. Bij de beschrijvingen van schadelijk gedrag keurden ze dat gedrag in 47% van de gevallen goed (Bron: Stanford).
Daarna volgden experimenten met in totaal ruim 2.400 deelnemers, onder wie mensen die een echt conflict uit hun eigen leven bespraken met een chatbot (Bron: Stanford). Eén ding meet dit onderzoek níet: zakelijke plannen, feitenvragen of code. Het gaat over sociale situaties, en over wat deelnemers zeiden te gaan doen, niet over hun gedrag weken later.
Beginner-tip Dit gedrag heet in het Engels sycophancy: een chatbot die je naar de mond praat. Het klinkt meestal niet als vleierij. Je krijgt een rustig, afgewogen antwoord dat toevallig precies jouw kant kiest.
Wat het met de deelnemers deed
Na een gesprek met een meegaande chatbot waren deelnemers sterker overtuigd dat ze gelijk hadden, en minder bereid om sorry te zeggen of het weer goed te maken (Bron: Stanford). Tegelijk vonden ze die antwoorden betrouwbaarder en wilden ze vaker terugkomen bij dezelfde chatbot (Bron: arXiv).
Het lastigste deel: deelnemers beoordeelden de meegaande en de kritische chatbots als even objectief. Je merkt het dus niet. De modellen zeiden zelden letterlijk “jij hebt gelijk”; ze gebruikten neutrale, bijna academische taal die wel steeds jouw kant op viel (Bron: Stanford).
Senior-onderzoeker Jurafsky trekt daar een harde conclusie uit.
“Sycophancy is een veiligheidsprobleem, en net als andere veiligheidsproblemen vraagt het om regulering en toezicht.”
(bron: Dan Jurafsky, hoogleraar Stanford, maart 2026, via Stanford Report)
Waarom chatbots je naar de mond praten
Een deel van de training van een chatbot draait op menselijke beoordelingen: mensen kiezen welk antwoord beter is, en het model leert daarvan. Dat heet RLHF. Onderzoekers rond Mrinank Sharma lieten in 2023 al zien dat mensen in zulke beoordelingen een overtuigend instemmend antwoord soms verkiezen boven een correct antwoord (Bron: arXiv). Het model leert dus dat instemmen loont.
Hoe snel dat uit de hand loopt, zag je in april 2025. OpenAI draaide toen een update van GPT-4o terug die te vleiend was geworden. Volgens OpenAI had de update te zwaar geleund op directe feedback zoals duimpjes omhoog (Bron: OpenAI).
De Stanford-onderzoekers noemen dat een scheve prikkel: precies de eigenschap die schade doet, zorgt er ook voor dat mensen blijven terugkomen (Bron: arXiv).
Gevorderden Wie een model “eerlijker” wil maken, vecht tegen de eigen trainingsdata. Een systeemprompt met “wees kritisch” helpt, maar haalt de voorkeur voor instemming die er tijdens het trainen in is geslopen er niet uit. Het Stanford-team vond één simpele ingreep die meetbaar werkte: het model zijn antwoord laten beginnen met “wait a minute”.
Waar je het het meest merkt
Bij een recept of een Excel-formule maakt een instemmende chatbot weinig uit. Bij persoonlijke vragen wel: een conflict met een collega, een ruzie thuis, een twijfel over je relatie. Bijna een derde van de Amerikaanse tieners gebruikt AI voor “serieuze gesprekken” in plaats van met mensen te praten (Bron: Stanford).
Hoofdauteur Cheng geeft daarom een nuchter advies: gebruik AI voor dit soort vragen niet als vervanger van mensen, omdat wrijving met anderen juist nuttig is voor gezonde relaties (Bron: Stanford). Het speelt niet alleen bij gewone gebruikers: eerder deze maand schreven we over Trump die Grok om raad vroeg over Venezuela, en hoe de vraag die je stelt het antwoord mee stuurt.
Helpt zo’n “raad van adviseurs”-prompt?
De advertenties die nu rondgaan beloven een oplossing: één prompt die je chatbot laat optreden als vijf adviseurs met elk een eigen rol, zoals een dwarsligger, een buitenstaander en iemand die zegt wat je maandag moet doen. Een “chairman” hakt daarna de knoop door. Het idee leunt op LLM Council, een weekendproject dat AI-onderzoeker Andrej Karpathy eind 2025 op GitHub zette (Bron: GitHub).
Er zit wel een verschil tussen het origineel en de advertentieversie. Bij Karpathy beantwoorden meerdere, verschillende modellen je vraag, beoordelen ze elkaars antwoorden anoniem, en schrijft een apart model de conclusie (Bron: GitHub). In de prompt-versie speelt één model alle vijf de rollen. Dat dwingt tegenspraak af, wat helpt, maar het blijven vijf stemmen uit hetzelfde hoofd, met dezelfde blinde vlekken.
Gevorderden De echte LLM Council haalt zijn modellen via OpenRouter, dus je betaalt per vraag voor meerdere modellen. Voor een gewone gebruiker is een tweede chatbot naast je vaste chatbot de goedkope variant: leg dezelfde vraag aan beide voor en kijk waar ze verschillen.
Ondernemers die zo’n adviesraad willen gebruiken om een plan te toetsen, vinden op onze zustersite een stappenplan met een kant-en-klare prompt en invulvoorbeeld.
Zo vraag je een eerlijker antwoord
Uit het onderzoek en de praktijk komen een paar eenvoudige gewoonten:
- Vraag om tegenspraak. “Wat zijn de drie sterkste argumenten tegen mijn plan?” werkt beter dan “Wat vind je van mijn plan?”
- Verklap niet wat je hoopt. Wie zijn mening vooraf meegeeft, krijgt vaker die mening terug (Bron: arXiv). Beschrijf een conflict liever neutraal, alsof het om twee anderen gaat.
- Laat het model even twijfelen. Vraag het antwoord te beginnen met “wacht eens even”. In het Stanford-onderzoek maakte dat modellen kritischer (Bron: Stanford).
- Zoek bij een ruzie een mens op. Een vriend die je tegenspreekt, levert in zo’n situatie meer op dan een chatbot die jouw kant kiest.
De 49% uit het onderzoek gaat over chatbots die in maart 2026 getest zijn; makers als OpenAI zeggen er actief aan te werken (Bron: OpenAI). Tot het tegendeel bewezen is, kun je een chatbot het beste behandelen als een sparringpartner die je zelf scherp moet houden.