Op 6 augustus 2026 verscheen het Hanover Institute for Public Policy online. In iets meer dan een week publiceerde het ruim honderd rapporten over Israël en de Palestijnse gebieden, met voetnoten, inhoudsopgaven en de afgemeten toon van een universitair onderzoeksinstituut. Geen enkel stuk draagt een auteursnaam. En het is geen zelfstandige denktank, constateert Responsible Statecraft — dat staat in een disclaimer op de eigen site: Hanover is opgezet door pr-bureau Piro Inc., namens het Israëlische overheidsreclamebureau.
Piro werd medeopgericht door Daniel Rosenberg en ontving volgens Responsible Statecraft in totaal zo’n 900.000 dollar van de Israëlische overheid voor zijn werk. De bijzonderste vondst staat alleen niet in de rapporten. Die staat op de website van het bureau zelf, dat er geen doekjes om windt: Piro schrijft naar eigen zeggen content die is engineered for how LLMs evaluate credibility. De dienst heeft een naam — AI Story Optimization.
Waarom dat opvalt: de rapporten lijken daarmee niet in de eerste plaats voor lezers geschreven, maar voor ChatGPT, Claude en Gemini. Responsible Statecraft houdt zelf een slag om de arm en spreekt van een likely attempt; het bestaan van de constructie is hard, het oogmerk is een gevolgtrekking.
Wie die bron is, hoort erbij. Responsible Statecraft is het publicatieplatform van het Quincy Institute, een Amerikaanse denktank die pleit voor militaire terughoudendheid in het buitenlandbeleid — op dit dossier dus een partij met een positie. De harde kern van het onderzoek is wel los te controleren (Piro’s dienstomschrijving staat op de eigen site, de rapporten zijn te tellen), maar een onafhankelijke bevestiging door een groot nieuwsmedium is er op het moment van schrijven niet.
Hoe de tactiek werkt
Een taalmodel dat een vraag beantwoordt, put uit twee dingen: wat het tijdens training heeft gezien, en wat het op dat moment op het web ophaalt. In beide gevallen moet het inschatten welke bronnen serieus zijn. Dat doet het niet door de auteur te bellen. Het herkent patronen die met betrouwbaarheid samenhangen — een instituutsnaam, voetnoten, een inhoudsopgave, een afstandelijke formulering zonder uitroeptekens.
Precies die patronen zijn na te maken. Dat is de hele truc.
In het jargon heet dit LLM poisoning of LLM grooming: het web volstoppen met materiaal dat een model later als geloofwaardig verwerkt. Poisoning legt de nadruk op het vervuilen van de bronnenpoel, grooming op het geleidelijk verschuiven van wat een model als normaal beschouwt. In de praktijk gaat het om dezelfde beweging: volume produceren in de vorm die machines vertrouwen.
Beginner-tip:dit is iets anders dan een chatbot die zich vergist. Een hallucinatie is een fout van het model zelf; hier is de bron waar het model uit put doelbewust geplaatst. Het model doet in zekere zin gewoon zijn werk — het is misleid, net als een lezer dat zou zijn.
Rosenberg zelf ziet het anders. In een e-mail aan Politico zei hij dat het werk van zijn bureau is om “accurate, sourced facts” in het publieke debat te brengen en desinformatie over Israël te weerleggen met verifieerbare informatie. In Piro’s eigen FARA-aangifte staat niet dat het werk bedoeld is om AI te beïnvloeden — al adverteert Rosenberg dat vermogen wél in een LinkedIn-post, merkt Responsible Statecraft droog op.
Eén detail pleit bovendien tégen het beeld van een pure propagandafabriek: sommige Hanover-rapporten spreken Israëlische overheidsstandpunten juist tegen. Een eerder stuk van het Quincy Institute, eind juli, beschreef intussen een bredere Israëlische campagne om de manier waarop chatbots over Gaza praten te beïnvloeden.
Waarom dit niet één land is
Wie hier alleen een verhaal over Israël in ziet, mist het punt. De tactiek is eerder en uitgebreider gedocumenteerd bij een heel andere speler.
NewsGuard bracht in maart 2025 het Pravda-netwerk in kaart: ongeveer 150 websites in tientallen talen, verspreid over 49 landen, die zelf niets origineels schrijven maar Russische propaganda herverpakken in miljoenen nieuwsachtige berichtjes. Niet om gelezen te worden — het bereik bij mensen is verwaarloosbaar — maar om zoekmachines en crawlers vol te lopen. De onderzoekers legden tien grote chatbots stellingen uit dat netwerk voor. In 33 procent van de gevallen herhaalden ze de onwaarheid; zeven van de tien citeerden zelfs een Pravda-artikel als bron. De DFRLab vond in april 2026 vervolgens sporen van staatsgelieerde propaganda in trainingsdata zelf.
Bij die 33 procent hoort meteen een kanttekening, en het is een belangrijke. Tweederde van de gebruikte prompts was bewust zo opgesteld dat ze een onwaarheid uitlokten of als feit presenteerden. Wie een chatbot vraagt naar een recept of een belastingaangifte komt dit nooit tegen. Vier academici uit Manchester en Bern rekenden het na in een kritische analyse bij Al Jazeera: in hun eigen audit van ChatGPT, Copilot, Gemini en Grok kwam 5 procent onware claims naar boven, en verwezen de bots in 8 procent van de antwoorden naar Pravda-sites — meestal juist om ze te ontkrachten. Hun verklaring luidt anders: een data void. Bij nichevragen waar nauwelijks betrouwbaar materiaal over bestaat, pakt een model wat er ligt.
NewsGuard verdedigt de scherpe prompts overigens als bewuste keuze, geen ontwerpfout: wie een chatbot kwaadwillend gebruikt, zoekt nu juist naar die zwakke plekken. Beide punten kunnen waar zijn. Dat de tactiek íets doet, is aangetoond. Hóe veel, is dat niet.
Wat dit voor jou betekent
Het ongemakkelijke aan Hanover is niet dat het bestaat, maar dat de aanpak een product is. Er is een bureau dat dit als dienst verkoopt, onder een eigen naam op de eigen site. Wie het inkoopt kan een staat zijn, een bedrijf of een lobbygroep.
Dat verandert hoe je een AI-antwoord moet lezen. Niet paniekerig; wel iets minder achteroverleunend. Drie dingen die in de praktijk verschil maken:
Vraag door naar de bron. De meeste chatbots geven op verzoek hun bronnen. Klik ze open. Een antwoord dat leunt op één organisatie die je niet kent, is een ander antwoord dan eentje dat drie onafhankelijke media citeert.
Bekijk de organisatie, niet het rapport. Zo’n constructie kun je zelden aan de tekst herkennen — dat is precies wat er is geoptimaliseerd. Aan de organisatie wel: hoe lang bestaat ze, staan er mensen met naam en cv op, wie betaalt, en citeert de gevestigde pers haar. Ruim honderd rapporten in een week, geen daarvan met een auteursnaam: dat is het patroon om op te letten.
Wees extra alert bij geladen onderwerpen. Bij geopolitiek, verkiezingen en gezondheid is de prikkel om te beïnvloeden het grootst, en is de kans dat je een gemanipuleerde bron tegenkomt navenant hoger. Dat AI-systemen ook zonder kwade opzet al bronnen verzinnen, beschreven we eerder aan de hand van wetenschappelijke literatuur.
Er is nog een categorie die dichter bij huis ligt en waar bijna niemand het over heeft: dezelfde techniek wordt gewoon commercieel verkocht. Bureaus schrijven content in de hoop dat een chatbot hún klant noemt zodra iemand om een tool- of productaanbeveling vraagt. Minder beladen dan Gaza, zelfde mechaniek. Als je een chatbot om advies vraagt, vraag je iets aan een systeem waar anderen actief in duwen.