Waarom jouw LLM denkt dat "The Madison" in Wisconsin ligt

Door Tyler Bell, SVP, Product

Dit scenario komt je vast bekend voor: met zoveel beschikbare tv-content vraag je vrienden en familie om aanbevelingen om eindeloos scrollen te voorkomen. Gelukkig raadt een vriend die weet dat je hebt genoten van Yellowstone, Landman en Mayor of Kingstown de nieuwste tv-serie van Taylor Sheridan aan: The Madison.

Je staat te popelen om de show te starten en vraagt je afstandsbediening met spraakbesturing om de eerste aflevering te vinden en af te spelen. Maar in plaats van het drama met in de hoofdrol Michelle Pfeiffer over een gezin dat verhuist van New York City naar de wildernis van Montana, krijg je een reality-tv-show te zien over een groep jongvolwassenen die in Madison, Wisconsin wonen.

Dit klinkt misschien onwaarschijnlijk gezien de lofuitingen rond Taylor Sheridan en zijn imperium van populaire tv-shows. Dit is echter precies de reactie die een niet-gegronde LLM gaf toen we om informatie vroegen over het nieuwste programma in het tv-universum van Sheridan.

Hoe verrassend de reactie ook lijkt, dat zou het niet moeten zijn. Dat komt doordat LLM's enkele zeer fundamentele beperkingen hebben.

Hoewel LLM's uitblinken in redeneren en inferentie, zijn ze niet gebouwd om feiten te verwoorden. Als voorspellingsengines is hun enige functie voorspelling van het volgende token. En in het bovenstaande voorbeeld zorgt de kennisgrens van de LLM ervoor dat deze niets weet van wat er is gebeurd nadat de trainingsperiode afliep, inclusief de première van The Madison in maart 2026. 

Voor een LLM is de nauwkeurigheid van een antwoord volledig afhankelijk van geoptimaliseerde plausibiliteit, niet van feiten. Data en training kunnen de resultaten verbeteren, maar niemand mag feitelijke zekerheid verwachten van een machine die is getraind om te antwoorden op basis van waarschijnlijkheid. Net als bij populaire chatbots zoals ChatGPT en Gemini, heeft de LLM binnen elke videodistributieservice grounding¹ nodig om de gegeven antwoorden te verifiëren, corrigeren en verbeteren.

In tegenstelling tot die populaire chatbots hebben LLM's die worden gebruikt voor content-zoekopdrachten en discovery echter domeinspecifieke grounding nodig. Grounding met autoritatieve entertainmentdata zou bijvoorbeeld voorkomen dat een niet-gegrondte LLM informatie retourneert over een Starz-tv-serie genaamd Heels die werd uitgezonden van 2021 tot 2023 wanneer er wordt gevraagd naar een speelfilm uit 2025 met een zeer vergelijkbare naam: Heel.

Naarmate contentcatalogi groeien, is het vinden van content een echte uitdaging; tv-kijkers geven aan dat ze inmiddels 14 minuten besteden aan het zoeken naar iets om naar te kijken². LLM's kunnen de uitdagingen op het gebied van contentontdekking voor het publiek oplossen, maar ze kunnen dit niet alleen.

Grounding houdt LLM's actueel

Omdat ze uitsluitend worden ondersteund door hun trainingsdata, zijn LLM's geen alomvattende kennisbanken. Dit fundamentele kenmerk vormt de kern van de reden waarom LLM's externe data nodig hebben om ervoor te zorgen dat de antwoorden die ze geven actueel en nauwkeurig zijn. Zonder externe grounding zorgen bijvoorbeeld kennisafkappingen ervoor dat LLM's blind zijn voor alle content die wordt uitgebracht nadat ze zijn ingezet — een opmerkelijke beperking als we bedenken hoeveel nieuwe tv-shows en films er elk jaar uitkomen.

Hoewel frustrerend voor kijkers, is de best mogelijke reactie van een LLM op de vraag naar een nieuwerelease er een die simpelweg de beperkingen van zijn trainingsdata erkent. In een recente Gracenote-studie deed een ungegrounded LLM dat in mei 2025 werd uitgebracht precies dat, waarbij het opmerkte dat het geen informatie had over uiteenlopende recente mainstreamfilms die in 2025 en 2026 werden uitgebracht.

Vaak fabriceren LLM's echter wat ze niet weten (ze "hallucineren" dus) en doen dat vol zelfvertrouwen. Dit brengt aanzienlijke risico's met zich mee voor de gebruikerservaring in de entertainmentwereld, vooral te midden van de toenemende fragmentatie en de overvloed aan reboot-titels met dezelfde naam als hun voorgangers.

Om de impact van hallucinaties op contentontdekking beter te begrijpen, heeft onze recente studie onderzocht hoeveel informatie een ungegrounded LLM fabriceerde over de top 100 tv-afleveringen en top 100 films in 13 landen. Van de 2.600 titels fabriceerde het ungegrounded LLM 100% van de informatie op attribuutniveau voor 506 titels (bijna 20% van het totaal).

LLM's kunnen geen feitelijke zekerheid bieden

Gecombineerd zorgen de infrastructurele beperkingen van eindige trainingsdata, voorspelling van het volgende token en een gebrek aan groundingdata voor een ongunstige ervaring voor tv-kijkers. Uiteindelijk hangt een positieve gebruikerservaring ervan af dat kijkers vinden wat ze zoeken. Op dat vlak schieten ungegrounded LLM's te kort, simpelweg omdat feitelijke nauwkeurigheid onmogelijk is.

Voor streamingdiensten is ungegrounded AI niet theoretisch. Als een assistent een verhaallijn verzint, de verkeerde cast noemt of vergelijkbare titels door elkaar haalt, geven kijkers niet de schuld aan het model. Ze geven de schuld aan de ervaring, waardoor grounding essentieel is voor vertrouwen, retentie en monetisatie.

Dat risico maakt het oplossen van contentontdekking zo urgent, en de grootste uitdaging waar het publiek nu voor staat is het vinden van iets om te kijken. LLM's spelen hierin een cruciale rol, maar succesvolle AI-strategieën worden niet gebouwd met grotere modellen. 

In plaats daarvan bouwen winnende mediabedrijven en streamingproviders complete en actuele content intelligence rechtstreeks in hun AI-stack, geleverd via gelicentieerde datasets, MCP-servers of andere verbindingen met een autoritatieve knowledge graph.

Agenten en modellen: maar de chatbot doet dit goed…

Dit is een cruciaal onderscheid in de wereld van AI: wanneer jij als consument interactie hebt met ChatGPT, Gemini of Claude, ervaar je niet het model dat je professioneel zou licenseren van respectievelijk OpenAI, Google of Anthropic. In plaats daarvan ga je de interactie aan met een agent, een implementatie van het onderliggende model gecombineerd met een groot aantal aanvullende tools en data. 

Heb je een wiskundevraag? Het model stuurt deze door naar een rekenhulpmiddel. Wil je iets weten over een recent evenement, een sportuitslag of het laatste nieuws? Het model stuurt die zoekopdracht door naar een speciale tool die het web doorzoekt. Deze consumentgerichte chatbots vertrouwen op tientallen – zo niet honderden – domein- en taakspecifieke tools en databronnen om de geïnformeerde consumentenervaring te bieden die ze leveren.

Wanneer je een LLM in je entertainmentstack inzet, heb je geen toegang tot dezelfde tool en data als de consumentenchatbot. Het LLM is een onvolledige oplossing. Hier moet je je eigen data en tooling sourcen om:

• LLM-reacties te grounden om endemische hallucinaties te voorkomen
• Aanvullende capaciteiten te bieden die het LLM niet zelf kan uitvoeren, en 
• Ervoor te zorgen dat het model toegang heeft tot up-to-date informatie 

Specifieke tools, zoals MCP-servers, worden binnen een agent gecombineerd met gedragsinstructies (de system prompt) en bedrijfslogica. Je implementeert waarschijnlijk voor elke AI-gerelateerde taak in je entertainmentstack een andere agent, maar ze gebruiken allemaal dezelfde LLM en grotendeels dezelfde tooling.

Dit artikel verscheen oorspronkelijk op Streaming Media.