AI als Intuïtiemachine
Laatst bijgewerkt
TL;DR: Gebruik een LLM niet als vervanger van je zoekmachine maar als vertaler van vage zoekopdrachten — hij versmalt het antwoordgebied, de zoekmachine verifieert wat er overblijft.
Een zoekmachine is een bibliothecaris: hij weet precies waar alles staat, maar hij heeft de juiste titel nodig. Een LLM is een coach: hij snapt wat je waarschijnlijk bedoelt, maar hij weet niet of het waar is. De stelling van dit artikel is dat de winst niet in een van beide zit, maar in de combinatie — flexibiliteit gevolgd door precisie.
Het mechanisme
Google zoekt op exacte overeenkomst tussen zoekopdracht en resultaat. Een generatief model berekent afstanden in de latente ruimte van n-dimensionale vectoren. Dat is minder nauwkeurig, maar het verwerkt een veel breder scala aan zoekopdrachten: onhandig geformuleerde vragen, verkeerde aannames, veelvoorkomende misvattingen — en gevallen waarin je niet weet wat je zoekt.
Het model levert dus geen antwoord maar een wegwijzer naar een betere zoekopdracht. Van daaruit doe je de eigenlijke zoekactie op een zoekmachine, die tegelijk verifieert.
De werkwijze
- Formuleer de vraag zoals je hem denkt, hoe vaag ook ("een oud boek over een vent die een vrouw doodt en daar spijt van krijgt").
- Laat het model kandidaten noemen. Dit is intuïtie, geen telepathie — hij heeft het niet altijd bij het rechte eind.
- Zoek de kandidaten na met een zoekmachine. Bestaat het? Klopt het? Is het bruikbaar?
- Herformuleer als het antwoord niet is wat je zocht. Het herformuleren gaat sneller bij een model dan bij een zoekmachine, omdat je je taal niet hoeft aan te passen aan de zoeksyntaxis.
De enige voorwaarde: je moet de juistheid kunnen controleren — zelf, of met een tweede tool.
Hallucinatie wordt irrelevant
Het kernargument: deze werkwijze is immuun voor de gebreken van generatieve AI. Hallucinaties, onbetrouwbaarheid en grillige intelligentie doen er niet toe, omdat de mens het proces stuurt en de zoekmachine de bagger van de briljanten scheidt. Een verzonnen schilderij valt bij de verificatiestap gewoon af.
Dat is een andere houding dan "hallucinatie is een bug die opgelost moet worden". Hier is het een intrinsiek kenmerk van hoe het model werkt, en de werkwijze is eromheen ontworpen in plaats van ertegenin.
Waarom niet Perplexity
Tools die generatie en zoeken in één interface samenvoegen lossen dit volgens de auteur niet op: hij wil juist dat het twee gescheiden processen blijven die elkaar corrigeren. Chatbots met zoekfunctie geven wel links, maar selecteren die met een sterkere bias dan een zoekmachine, en de links sluiten soms slecht aan op het gegeven antwoord.
Kanttekening bij de datering
De Nederlandse publicatie is van 12 september 2026, maar het is een vertaling van een Engelstalig stuk van Alberto Romero (The Algorithmic Bridge) van 5 juli 2024. De voorbeelden gebruiken Claude Sonnet 3.5 en gaan uit van een ChatGPT zonder ingebouwd zoeken. De concrete modelvoorbeelden zijn dus verouderd; het onderliggende onderscheid tussen latente-ruimte-nabijheid en exacte matching is dat niet.
Open vragen
- Hoe verhoudt dit zich tot modellen die inmiddels standaard zoeken (deep research)? De auteur wil de processen bewust gescheiden houden — houdt dat argument stand nu de scheiding technisch is verdwenen?
- Hetzelfde precisie-versus-intuïtie-onderscheid zit in hybride retrieval binnen een eigen kennisbank (zie hieronder). Is de handmatige tweestap voor het open web een tijdelijke workaround tot retrieval-systemen die combinatie zelf doen?
Verwante concepten
- Enterprise RAG-kennisbank (Cerebras) — hetzelfde onderscheid, maar geautomatiseerd binnen één systeem: full-text search vangt exacte tokens, embedding search vangt parafrases, en ze compenseren elkaars zwakte
- Second Brain Niveaus — niveau 1 (exact woord zoeken) versus niveau 3 (semantisch zoeken) is de interne variant van de bibliothecaris-versus-coach-tweedeling
- GPT-5.6 Promptplaybook — beschrijf de bestemming in plaats van de route; verwant idee, maar dan voor opdrachten in plaats van zoekvragen
Bronnen
- Hoe ik ChatGPT gebruik als intuïtiemachine — Erwin van Wouw, 12-09-2026