Eén op de tweehonderd wetenschappelijke artikelen bevat inmiddels een bron die niet bestaat, verzonnen door een AI-chatbot. Drie jaar geleden was dat nog 1 op de 1400. Een grootschalig Nederlands onderzoek brengt voor het eerst in kaart hoe snel het probleem groeit, en waarom vrijwel niemand het merkt.
De Groene Amsterdammer onderzocht samen met de Dataschool van de Universiteit Utrecht meer dan honderdduizend wetenschappelijke publicaties. Het resultaat: 748 verwijzingen naar onderzoek dat nooit heeft bestaan, verspreid over 208 peer-reviewed artikelen. Die nepbronnen zien er op het eerste gezicht volkomen geloofwaardig uit. Ze hebben de juiste opmaak, verwijzen naar bestaande onderzoekers en hebben plausibele publicatiedata. Alleen bestaan de onderzoeken zelf niet.
Hoe groot is het probleem?
De groei is exponentieel. In 2023 bevatte 1 op de 1400 wetenschappelijke artikelen een door AI verzonnen bron, volgens het onderzoek dat de NOS publiceerde. Begin 2026 is dat 1 op de 200. Zeven keer zo vaak in drie jaar tijd.
Overigens beperkt het probleem zich niet tot het Nederlandse onderzoek. Een analyse in Nature concludeerde dat minstens tienduizend publicaties uit 2025 AI-verzonnen citaten bevatten. Een afzonderlijke studie in The Lancet vond 4046 volledig gefabriceerde bronvermeldingen in 2810 biomedische tijdschriftartikelen. En bij NeurIPS 2025, een van de belangrijkste AI-conferenties ter wereld, bleken 53 geaccepteerde papers samen meer dan honderd verzonnen citaten te bevatten, ondanks strenge peer review.
Denk even aan wat dat betekent voor je dagelijkse werk. Als je voor een offerte, een marktanalyse of een beleidsadvies vakliteratuur doorneemt en AI daarbij inzet, is de kans reëel dat een deel van je bronnenlijst verwijst naar spookonderzoek. Onderzoek dat nooit is uitgevoerd, door niemand is gereviewed en geen enkele conclusie onderbouwt. Een klant die één bron natrekt en ontdekt dat het onderzoek niet bestaat, trekt de rest van je rapport ook in twijfel. In gereguleerde sectoren zoals zorg, finance en juridische dienstverlening kan de schade nog verder gaan: daar dienen bronvermeldingen als onderbouwing van besluiten die direct impact hebben op mensen.
Waarom vallen AI-verzonnen bronnen niet op?
De nepbronnen zijn lastig te herkennen omdat AI-modellen bijzonder overtuigend fabriceren. Ze genereren een compleet citaat met alle onderdelen die je verwacht: auteursnamen van echte onderzoekers, een bestaand tijdschrift, een geloofwaardig publicatiejaar en een titel die inhoudelijk past bij het onderwerp. Alles klopt, behalve dat het artikel zelf nooit is geschreven.
Het probleem is vergelijkbaar met een stagiair die je vraagt om een bronnenlijst op te schonen. Als de stagiair vervolgens zelf bronnen toevoegt die er professioneel uitzien maar verzonnen zijn, merk je dat pas als je elk citaat individueel opzoekt. Precies die stap slaan de meeste mensen over.
Onderzoekers die door de Groene Amsterdammer werden geconfronteerd met nepbronnen in hun eigen publicaties, reageerden geschokt. Ze gaven aan dat ze AI hadden gebruikt voor ogenschijnlijk onschuldige taken: het herordenen van bronnenlijsten op alfabet, het aanpassen van de opmaak, het vertalen van referenties. Maar de chatbot voegde stilletjes verzonnen verwijzingen toe.
In één geval stuitte het onderzoeksteam op een artikel over de behandeling van hersenkanker waarin een voorgestelde therapie werd onderbouwd met een mix van echte en verzonnen bronnen. De implicatie is serieus: een arts of onderzoeker die zo'n artikel leest, kan een behandelrichting volgen die deels gebaseerd is op onderzoek dat nooit heeft plaatsgevonden.
"Iedereen schrok heel erg van wat ze hoorden en probeerden het onmiddellijk recht te zetten bij de journals."
Yannick van der Heijden, onderzoeksjournalist de Groene Amsterdammer
Mohammad Hosseini, onderzoeker aan Northwestern University en gespecialiseerd in onderzoeksethiek, wijst erop dat onnauwkeurige bronvermeldingen niet nieuw zijn. Sommige wetenschappers controleerden hun citaten al niet goed voordat generatieve AI bestond. Maar het verschil is de schaal. Wat voorheen incidenteel was, groeit nu uit tot een structureel probleem doordat AI de drempel verlaagt om bronnen te fabriceren zonder dat de gebruiker het beseft.
Welke Nederlandse universiteiten zijn geraakt?
Het onderzoek van de Groene Amsterdammer en de Universiteit Utrecht legde bloot dat honderden wetenschappers verbonden aan Nederlandse universiteiten artikelen publiceerden met nepbronnen. Twee instellingen worden met naam genoemd.
Wageningen University & Research noemde de bevindingen "een belangrijk signaal" en kondigde aan de interne controlemechanismen te gaan doorlichten. Erasmus MC in Rotterdam benadrukte dat onderzoekers, co-auteurs en begeleiders de eindverantwoordelijkheid dragen voor de inhoud van hun publicaties, maar erkende dat er geen adequaat centraal programma bestaat om nepbronnen te detecteren over het geheel van publicaties.
Voor de context: volgens de AI-adoptiecijfers van TheAIDaily gebruikt 61 procent van de Nederlandse consumenten generatieve AI. In academische kringen, waar publicatiedruk hoog is en deadlines krap, ligt dat percentage vermoedelijk nog hoger. De verleiding om AI in te zetten voor "even snel" een bronnenlijst op orde brengen is groot, maar de risico's zijn dat inmiddels ook.
Het sneeuwbaleffect van een enkele nepbron
Een van de meest verontrustende bevindingen uit het onderzoek is wat er gebeurt nadat een nepbron eenmaal is gepubliceerd. De onderzoekers ontdekten een verzonnen referentie die een eigen leven begon te leiden. Andere wetenschappers citeerden de nepbron in hun eigen werk, waardoor het verzonnen onderzoek steeds meer gewicht kreeg. Zo ontstaat valse wetenschappelijke consensus op een fundament dat niet bestaat.
Stel dat een rapport over AI in de klantenservice verwijst naar een "onderzoek" dat aantoont dat chatbots 80 procent van de vragen correct beantwoorden. Dat cijfer wordt overgenomen door drie andere publicaties, die het weer citeren. Voordat iemand de oorspronkelijke bron controleert, is het "feit" gemeengoed geworden. Dezelfde dynamiek die in de wetenschap speelt, kan zich voordoen in elk vakgebied waar AI-gegenereerde teksten circuleren.
Dit mechanisme speelt al volop in de rechtspraak. Volgens de Charlotin AI Hallucination Cases Database zijn inmiddels meer dan 1300 gevallen gedocumenteerd waarin AI-hallucinaties opdoken in juridische dossiers. In de Verenigde Staten alleen al gaat het om 915 zaken. In maart 2026 noteerde Law360 zeventien rechterlijke uitspraken op één dag die verwezen naar AI-hallucinaties in ingediende documenten. Advocaten die AI-gegenereerde bronvermeldingen niet controleerden, kregen boetes en tuchtmaatregelen opgelegd.
Hoe check je of een AI-gegenereerde bron echt bestaat?
De verificatie kost je vijf minuten per bron en voorkomt dat je rapport, voorstel of artikel op drijfzand leunt. Drie stappen:
- Zoek de titel letterlijk op. Kopieer de volledige titel van het geciteerde artikel en plak die tussen aanhalingstekens in Google Scholar of Semantic Scholar. Levert dat nul resultaten op, dan bestaat de publicatie waarschijnlijk niet. Let op: als de titel wél verschijnt maar alleen in andere AI-gegenereerde teksten en niet op de website van het tijdschrift zelf, is dat ook een rode vlag.
- Controleer de DOI. Als het citaat een DOI bevat (een unieke code die begint met 10.), zoek die dan op via
doi.org. Een dode DOI-link is een directe rode vlag. Geen DOI bij een recent artikel uit een gerenommeerd tijdschrift is eveneens verdacht. - Verifieer de auteur en het tijdschrift. Bestaat de genoemde auteur? Publiceert die persoon over dit onderwerp? Bestaat het tijdschrift? AI combineert soms echte auteursnamen met verzonnen tijdschriften, of echte tijdschriften met verzonnen auteurs. Een snelle controle via het ORCID-profiel van de auteur of de website van het tijdschrift geeft uitsluitsel.
Als je regelmatig AI-output gebruikt voor rapporten of onderzoek, bouw dan een vaste verificatiestap in je workflow in. Niet achteraf, maar als onderdeel van het proces. Een heldere AI-werkwijze voor je team is precies de plek om die stap vast te leggen. Maak broncontrole net zo vanzelfsprekend als een spellingscheck.
Wat doen uitgevers en universiteiten eraan?
De grote wetenschappelijke uitgeverijen erkennen dat de traditionele controlemechanismen niet meer volstaan. Springer Nature en Elsevier hebben hun integriteitsafdelingen uitgebreid. Elsevier werkt aan AI-detectiesystemen die nepbronnen automatisch moeten opsporen voordat een artikel wordt gepubliceerd.
Bert Seghers, voorzitter van het European Network for Research Integrity Offices (Enrio), werkt aan nieuwe mondiale rapportagestandaarden voor AI-gebruik in de wetenschap. "Referenties zijn maar een stuk van de vraag," stelt hij. Transparantie over hoe en waar AI is ingezet in het onderzoeksproces is volgens hem de volgende stap.
Maar zolang die standaarden er niet zijn, ligt de verantwoordelijkheid bij de gebruiker. Dat geldt voor wetenschappers, maar net zo goed voor jou als je AI inzet voor een offerte, een beleidsnotitie of een marktanalyse. Wie checkt wat je AI produceert? Die vraag is nu relevanter dan ooit.
De broncheck die voorkomt dat je voorstel op neponderzoek leunt
Het onderzoek van de Groene Amsterdammer en de Universiteit Utrecht maakt pijnlijk duidelijk dat AI-modellen bronnen verzinnen, steeds vaker en steeds overtuigender. Het laagste hallucinatiepercentage dat onafhankelijke tests meten ligt op 1,8 procent, volgens Vectara. Bij sommige modellen loopt het op tot 95 procent. Geen enkel model is vrij van dit probleem.
De praktische les is eenvoudig. Gebruik je AI om teksten te schrijven, bronnen te verzamelen of rapporten op te stellen? Controleer dan elke bron die de AI genereert voordat je het document verstuurt. Niet steekproefsgewijs, maar allemaal. Die vijf minuten per bron zijn een fractie van de schade die een rapport vol ongecontroleerde AI-output kan aanrichten aan je geloofwaardigheid.
De spookbronnen in de wetenschap zijn een directe waarschuwing voor iedereen die AI inzet voor teksten en onderzoek. Het gaat niet om wantrouwen jegens de technologie, maar om dezelfde discipline die je toepast bij elke andere bron: controleer voordat je publiceert.
