Hoe wij omgaan met tegenstrijdige bronnen, en waarom de meeste AI-tools dat niet doen
Wanneer Belgische fiscale bronnen elkaar tegenspreken, is het gevaarlijkste wat een AI-tool kan doen: er één kiezen en zelfverzekerd antwoorden.
Waarom wij onze nauwkeurigheid publiceren, en waarom bijna niemand anders dat doet
Nauwkeurigheidsclaims zonder gepubliceerde cijfers zijn marketing. Dit is wat eerlijke meting van juridische AI vereist, en waarom de sector het vermijdt.
Wat de Stanford hallucinatiestudie echt onthulde, en waarom de reactie van de sector het punt miste
Stanford vond dat premium juridische AI-tools in 17-33% van de gevallen hallucineren. De gevaarlijkste bevinding was misgrounding.
Wat is temporele versionering, en waarom uw juridische AI-tool u waarschijnlijk de wet van gisteren serveert
Belgische fiscale wetgeving verandert minstens twee keer per jaar. Als uw AI-tool 2019 niet van 2026 kan onderscheiden, kan het antwoord juist zijn voor het verkeerde jaar. Dit is wat temporele versionering is en waarom het ertoe doet.
Waarom transparantie belangrijker is dan nauwkeurigheid in juridische AI
De AI-industrie is geobsedeerd door nauwkeurigheid. Voor fiscalisten is verifieerbaarheid de maatstaf die u écht beschermt.
Wat is confidence scoring, en waarom is het eerlijker dan een zelfzeker antwoord
LLM's overschatten hun eigen correctheid met 20-60%. Confidence scoring lost dat probleem niet op. Het maakt het probleem zichtbaar, en voor fiscalisten is die zichtbaarheid het verschil tussen een onderzoekstool en een gokmachine.