Waarom schrijft AI zo graag over vuurtorenwachters?

Wanneer ze de opdracht krijgen een verhaal te schrijven, lijken ChatGPT en andere toonaangevende taalmodellen auteursrechtschendingen te vermijden door steeds weer obsessief terug te grijpen op hetzelfde kleine, eigenaardige gezelschap van vuurtorenwachters, vissers en klokkenmakers.

Een nieuwe studie van Cornell University laat zien dat toonaangevende taalmodellen een vreemde obsessie lijken te hebben met een zeer beperkt repertoire aan verhaalelementen zodra ze simpelweg een verhaal moeten schrijven. De onderzoekers lieten vier LLM’s 20.000 verhalen maken en constateerden dat 88% minstens één van elf zeer specifieke tokens bevatte uit de categorieën ‘plaats’, ‘naam’ of ‘beroep’:

Hoe vaak onverwachte trefwoorden voorkomen per miljoen woorden, volgens de analyse van 20.000 door LLM’s gegenereerde verhalen. Bron

De elf meest terugkerende woorden in de ruim twaalf miljoen woorden die de LLM’s voor de studie produceerden, waren de namen elias, mara, elara; de beroepen keeper (wachter), baker (bakker), mayor (burgemeester), clockmaker (klokkenmaker), fisherman (visser), librarian (bibliothecaris) en conductor; en de locatie lighthouse (vuurtoren):

De geteste modellen waren Claude Haiku 4.5, Gemini 3.1 Flash-Lite, GPT-5.4-Mini en OLMo 7b Thinking. Elk model kreeg een van vijf verzoeken: ‘Write a story’ (Schrijf een verhaal); ‘Please write a story’ (Schrijf alsjeblieft een verhaal); ‘Write me a story’ (Schrijf een verhaal voor mij); ‘Tell me a story’ (Vertel me een verhaal); of ‘Please tell a story’ (Vertel alsjeblieft een verhaal).

Ik wilde weten of het in de studie beschreven verschijnsel ook voorkomt bij de modellen die tijdens het schrijven beschikbaar waren. Daarom herhaalde ik het experiment, eerst met mijn gebruikelijke ChatGPT-account in het middensegment (gesprek hier). Ik hoefde geen passende resultaten uit te zoeken: ChatGPT-5.5 koos meteen bij de eerste poging het materiaal dat de onderzoekers voorspelden:

ChatGPT-5.5 bevestigt meteen de eerste bevindingen van de studie. Bron

Ik vroeg me af of de eerdere gebruikscontext, of zelfs mogelijke informatieoverdracht tussen domeinen, dit onmiddellijke succes kon verklaren. Daarom logde ik in een privévenster van Firefox in op een gratis ChatGPT-account dat ik minstens een jaar niet had gebruikt en probeerde het opnieuw (gesprek hier). Opnieuw was het raak, ervan uitgaande dat OpenAI geen gemeenschappelijk IP-adres gebruikt om informatie tussen verschillende accounts over te dragen:

Het tweede ChatGPT-account volgt dezelfde obsessies en hetzelfde kleine repertoire aan namen en thema’s uit de nieuwe studie. ‘Mira’ staat bij de auteurs in de top twintig. Bron

Deze GPT-versies lagen een niveau boven de voor de studie geteste versie 5.4.

De studie testte Claude Haiku, maar ik probeerde Sonnet 4.6, het standaardmodel van Anthropic, en werd niet teleurgesteld. De vertrouwde trefwoorden verschenen opnieuw bij de eerste poging (gesprek hier):

Ditmaal speelt ‘Mara’, nog een vaste waarde onder de elf meest voorkomende woorden, de hoofdrol bij de eerste poging met Claude Sonnet 4.6. Bron

Dezelfde prompt bij Claude Haiku 4.5 leverde vrijwel hetzelfde resultaat.

Aanvankelijk kon ik de bevindingen niet reproduceren met Google Gemini. Maar nadat ik uitdrukkelijk het model uit de studie koos, Gemini 3.1 Flash-Lite, verscheen het patroon meteen: bij de derde poging in totaal, maar de eerste met dat model (link hier):

Google Gemini 3.1 Flash-Lite. Bron

Verdere experimenten met verschillende Gemini-modellen leverden steevast het vuurtorenthema op. Er waren wel varianten buiten de elf meest voorkomende woorden, zoals de naam ‘Thomas’ en, in een ander geval, mijn eigen naam als hoofdpersoon.

De bevindingen van de studie zijn tijdens het schrijven in elk geval bijzonder gemakkelijk te bevestigen.

Vuurtorens buiten de chat

Grote geesten denken hetzelfde: een week vóór de publicatie van de nieuwe studie wees softwarepublicist Daniel May op een opvallende overeenkomst tussen de motieven Elias en vuurtorenwachter die ook de onderzoekers hadden blootgelegd*. Hij had die kennelijk toevallig opgemerkt. Vervolgens testte hij acht varianten van Gemini, DeepSeek, Qwen en Gemma, die het lighthouse-motief en ‘Elias Thorne’ als hoofdpersoon bleken te produceren*. Deze eerste ontdekking omvatte echter niet het bredere repertoire aan hardnekkig terugkerende inhoudsthema’s uit de nieuwe studie.

Om te zien of deze terugkerende thema’s, namen en plaatsen ooit buiten een chat waren beland, zocht ik op Google naar enkele van de elf meest voorkomende trefwoorden en thema’s. Ik vond opmerkelijk veel berichten die ze leken te hebben overgenomen:

Drie voorbeelden van het terugkerende motief in gepubliceerde inhoud. Bronlinks staan hieronder.

May had de langere naam ‘Elias Thorne’, in plaats van alleen ‘Elias’, herkend als een terugkerend LLM-motief. Hij plaatste verschillende Amazon-schermafbeeldingen waarop die naam blijkbaar als auteursnaam werd gebruikt voor uiteenlopende boeken, waaronder medische boeken.

Zelf zocht en vond ik inhoud die de hardnekkig terugkerende thema’s van een LLM leek te bevatten, waaronder een X-bericht met een verhaal (archiefversie hier); een fictiewerk (archiefversie hier); en een verhaal met vertelling op YouTube (gearchiveerd hier). Er was nog veel meer te onderzoeken, maar daarvoor ontbrak de tijd.

Een voorkeur voor het verleden

Tot zover de losse observaties en toevallige vondsten. Er is nog geen enkel ‘magisch document’ in de trainingsgegevens gevonden dat alle of de meeste terugkerende elementen bevat. De auteurs van de nieuwe studie (getiteld Elias in the Lighthouse, Again? Diagnosing Low Diversity in LLM Stories, door twee onderzoekers van Cornell University) opperen dat auteursrechtfilters bij de ontwikkeling van AI de fictie van LLM’s mogelijk beperken tot materiaal waarvan het auteursrecht is verlopen. De auteurs schrijven:

‘We constateren dat het overwicht van verhalen over “Elias in de vuurtoren” niet kan worden verklaard door hun frequentie in de gegevens voor voor- of natraining. We vermoeden dat modellen tijdens alignment leren verwijzingen naar auteursrechtelijk beschermde personages en inhoud voor volwassenen te vermijden, maar laten die vraag over aan toekomstig onderzoek.’

De tabel vergelijkt hoe vaak terugkerende woorden uit AI-verhalen voorkomen in gepubliceerde literatuur, onlinefictie en gegevens voor natraining. Woorden als ‘Elias’ en ‘lighthouse’ verschijnen veel vaker in fictie die door chatbots is geschreven.

De auteurs constateren dat de elf uitgelichte woorden in 88% van de 20.000 gegenereerde verhalen voorkomen, met weinig verschil tussen modellen. Ze benadrukken dat de woorden zeldzaam zijn in gepubliceerde Engelstalige literatuur. Gegevens voor natraining, bedoeld om modellen te conditioneren en af te stemmen op ‘aanvaardbaar’ gebruik, zouden heel goed verantwoordelijk kunnen zijn.

De studie stelt:

‘Een typisch voorbeeld, hieronder weergegeven, laat drie elementen zien die bijna alle 20.000 verhalen gemeen hebben: een plaats (19.864 verhalen), een personagenaam (19.864 verhalen) en een beroep (15.807 verhalen).’

‘De specifieke plaats (“lighthouse”, vuurtoren), naam (“Elias”) en het beroep (“keeper”, wachter) uit dit verhaal komen in een of andere combinatie voor in 66,6% van alle gegenereerde verhalen. Ook licht is een veelvoorkomend thema: 56% van de door Claude gegenereerde verhalen heet “The Lighthouse Keeper’s Secret” (Het geheim van de vuurtorenwachter), en het woord “light” (licht) verschijnt in 16.784 verhalen, gemiddeld 3,2 keer per verhaal.’

Volgens de studie schreef Google Gemini 3.1 Flash-Lite dit voorbeeld als antwoord op de prompt ‘Write a story’ (Schrijf een verhaal).

De auteurs herkennen in alle afgeleide trefwoorden en namen een nostalgische of atavistische, op vroegere tijden gerichte tendens.

De kenmerken op het spoor

Om te toetsen of de terugkerende vuurtorenverhalen verklaard kunnen worden door de gebruikelijke blootstelling aan fictie, vergeleken de onderzoekers de favoriete woorden van de modellen met verschillende grote Engelstalige corpora. Hedendaagse fictie werd onderzocht via CONLIT, een dataset met 2.700 Engelstalige romans uit de periode 2007–2021, verdeeld over twaalf genres en met samen ongeveer 287 miljoen woorden.

‘Elias’ verschijnt ongeveer 900 keer vaker in de gegenereerde verhalen dan in gepubliceerde fictie. Amateurfictie uit de /r/writingprompts-gemeenschap op Reddit liet vergelijkbare frequenties zien als gepubliceerde literatuur. Het patroon weerspiegelt dus ook geen algemeen menselijke vertelgewoonten.

Hetzelfde patroon verscheen in de gegevens voor voortraining. In het openbaar beschikbare OLMo 3-corpus, dat ongeveer 3,89 miljard hoofdzakelijk door mensen geschreven documenten bevat, deels afkomstig van Common Crawl, vonden de onderzoekers dat de terugkerende ‘Core’-woorden nauwelijks voorkwamen.

Omdat een groot deel van het OLMo-3-corpus uit non-fictie bestaat, werd een classifier voor fictie gebouwd met GPT-OSS 20b-annotaties en een FastText-model dat was getraind op 200.000 gebalanceerde voorbeelden. Zelfs na gerichte selectie van fictie bleven woorden als ‘Elara’ uiterst zeldzaam vergeleken met de AI-verhalen. Waarom domineren ze dan al bij de eenvoudigste opdracht aan een LLM om fictie te schrijven?

De auteurs schrijven:

‘Als Core-woorden niet veel voorkomen in webgegevens, zouden gegevens voor natraining een overblijvende bron zijn. Maar in de natrainingsgegevens van OLMo vinden we onze tokens minder vaak dan in CONLIT.’

In de 78.958 verhalen uit de natrainingsdatasets van OLMo 3 kwam ‘Elias’ volgens de auteurs 52,7 keer per miljoen woorden voor, tegenover 2,7 in CONLIT. In de voor de studie onderzochte gegenereerde verhalen liep dat echter op tot 2.428 keer per miljoen woorden.

Om de oorsprong van de terugkerende Core-verhalen te bepalen, kreeg elk verhaal in de natrainingsgegevens van OLMo 3 een score voor de aanwezigheid van een of meer Core-tokens, zoals Elara, Mara, enzovoort. De meeste verwachtte men in datasets voor supervised fine-tuning (SFT), omdat WildChat en verwante bronnen 59.266 verhalen aan OLMo 3 hadden bijgedragen.

Slechts 1.803 verhalen bevatten echter Core-termen, terwijl datasets voor DPO en bekrachtigingsleren hogere concentraties lieten zien.

In totaal was de terugkerende Core-woordenschat te herleiden tot slechts 3.053 verhalen: 3,8% van alle onderzochte natrainingsverhalen. Het is statistisch onmogelijk dat zo’n klein deel van de corpora de uitvoer op de aangetoonde manier gaat domineren.

De studie concludeert:

‘Bij weinig aanwijzingen schrijven de huidige meest geavanceerde modellen verhalen met een beperkt repertoire aan namen, plaatsen en beroepen. Tot de terugkerende personages behoort Elias, een vuurtorenwachter. Elias is ongewoon: de naam is zeldzaam in literatuur, webgegevens en zelfs natrainingsgegevens.’

Conclusie

Zolang er geen afzonderlijk literair werk, of zelfs een reeks, is gevonden waarin de elf door de auteurs geïdentificeerde woorden voorkomen, blijft volkomen onduidelijk hoe juist deze woordgroep zich heeft opgehoopt en onderlinge verbanden heeft gevormd in de fundamentele lagen van meerdere grote taalmodellen, ondanks de uiteenlopende trainingsgegevens en benaderingen.

Zelfs als de veronderstelling over de beperkende werking van auteursrechtfilters klopt, had een ware oceaan aan klassieke literatuur in de trainingsgegevens moeten voorkomen dat dit vreemde groepje ouderwetse woorden de uitvoer van een eenvoudige schrijfopdracht zonder verdere aanwijzingen domineert.

Die theorie veronderstelt echter dat grote hoeveelheden klassieke literatuur überhaupt in de training zijn opgenomen. Dat is onwaarschijnlijk: gewenst zijn geen modellen die Dickens-imitaties aan de lopende band produceren, maar modellen die de moderne woordenschat beheersen en bij de huidige bedrijfsbehoeften passen. Alleen al de omvang van de voorindustriële literatuur zou opname ervan verhinderen.

Als er in elk geval één specifieke vertelling bestond met een wisselende combinatie van de ‘obsessieve’ kenmerken die de auteurs noemen, zou die vermoedelijk gemakkelijker te vinden zijn. De auteurs zelf konden haar niet vinden en losse zoekopdrachten naar de tijd vóór AI leveren evenmin een kandidaat op. Misschien zal, als het ‘vuurtorensyndroom’ dezelfde beruchtheid krijgt als lange gedachtestreepjes van AI, een wetenschappelijke autoriteit met het antwoord komen.

* Ik kan Mays artikel niet uitvoeriger behandelen, om redenen die bij het lezen misschien duidelijk worden.

Eerst gepubliceerd op woensdag 27 mei 2026. Gewijzigd in de eerste 30 minuten om de Anthropic-link te corrigeren.