OpenAI sorgt erneut für Diskussionen rund um den Umgang mit Trainingsdaten. Laut einem Bericht sollen externe Auftragnehmer dazu aufgefordert worden sein, echte Arbeiten aus früheren und aktuellen Jobs hochzuladen. Dabei geht es nicht um theoretische Beispiele, sondern um reale Arbeitsergebnisse aus dem Berufsalltag. Der Vorgang zeigt, wie weit KI-Unternehmen inzwischen gehen, um ihre Modelle mit möglichst hochwertigen und praxisnahen Daten zu trainieren.
Der Markt für künstliche Intelligenz entwickelt sich rasant. Unternehmen wie OpenAI stehen unter Druck, ihre Systeme immer leistungsfähiger zu machen. Ein zentraler Hebel dafür sind Trainingsdaten, die reale Arbeitsabläufe widerspiegeln. Gleichzeitig steigen damit die rechtlichen und ethischen Risiken. Der aktuelle Bericht macht deutlich, wie schmal der Grat zwischen technologischem Fortschritt und problematischen Datennutzungspraktiken geworden ist.
Auftragnehmer sollen echte Arbeiten hochladen
Wired zufolge bitten OpenAI und das Trainingsdatenunternehmen Handshake AI externe Auftragnehmer, Aufgaben zu beschreiben, die sie in früheren oder aktuellen Jobs erledigt haben. Zusätzlich sollen sie Beispiele für echte Arbeiten hochladen, die sie tatsächlich selbst erstellt haben.
Dabei wird laut Präsentation ausdrücklich betont, dass keine Zusammenfassungen oder abstrahierten Beschreibungen gewünscht sind. Stattdessen sollen konkrete Ergebnisse eingereicht werden. Genannt werden unter anderem Word-Dokumente, PDFs, PowerPoint-Präsentationen, Excel-Dateien, Bilder oder auch komplette Code-Repositories. Ziel ist es offenbar, KI-Modelle mit möglichst authentischem Arbeitsmaterial zu trainieren.
Teil einer größeren Strategie der KI-Branche
Dieser Ansatz steht laut dem Bericht nicht isoliert da. Vielmehr sei er Teil einer größeren Strategie innerhalb der KI-Branche. Immer mehr Unternehmen setzen auf externe Auftragnehmer, um hochwertige Trainingsdaten zu generieren. Die Hoffnung dahinter ist, dass KI-Modelle durch reale Beispiele aus dem Berufsalltag langfristig mehr Büro- und Wissensarbeit automatisieren können.
Gerade Tätigkeiten wie Dokumentenerstellung, Analyse, Präsentationsvorbereitung oder Softwareentwicklung lassen sich mit realen Arbeitsproben deutlich genauer abbilden als mit synthetischen oder stark vereinfachten Daten.
Umgang mit sensiblen und geschützten Daten
OpenAI weist Auftragnehmer laut Bericht an, geschützte und personenbezogene Daten vor dem Hochladen zu entfernen. Dafür wird auf ein ChatGPT-internes Tool namens „Superstar Scrubbing“ verwiesen, das beim Bereinigen sensibler Inhalte helfen soll.
Die Verantwortung liegt damit jedoch weitgehend bei den Auftragnehmern selbst. Sie müssen entscheiden, welche Informationen vertraulich sind, welche personenbezogene Daten enthalten und was hochgeladen werden darf. Eine zentrale Vorabprüfung durch das Unternehmen wird in dem Bericht nicht beschrieben.
Rechtliche Bedenken und Kritik
Genau an diesem Punkt setzt die Kritik an. Der Anwalt für geistiges Eigentum Evan Brown erklärte gegenüber Wired, dass jedes KI-Labor, das diesen Ansatz verfolgt, ein großes Risiko eingehe. Der Grund sei das hohe Maß an Vertrauen, das in externe Auftragnehmer gesetzt werde.
Diese müssten selbst beurteilen, was vertraulich ist und was nicht. Fehler könnten dazu führen, dass urheberrechtlich geschützte Werke, interne Unternehmensdokumente oder sensible personenbezogene Daten in Trainingsdaten landen. Das könnte rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen und das Vertrauen in KI-Anbieter nachhaltig beschädigen.
Keine Stellungnahme von OpenAI
Laut Wired lehnte ein Sprecher von OpenAI eine Stellungnahme ab. Damit bleibt offen, wie genau die internen Prüfmechanismen aussehen, wie häufig solche Uploads stattfinden und wie mit potenziellen Verstößen umgegangen wird.
Der wachsende Bedarf an realen Trainingsdaten
Der Bericht zeigt, wie groß der Hunger nach realistischen Trainingsdaten in der KI-Branche geworden ist. OpenAI versucht offenbar, seine Modelle stärker an echte Arbeitsprozesse heranzuführen, um deren Fähigkeiten im Bereich der Büroarbeit weiter auszubauen. Gleichzeitig entstehen erhebliche rechtliche und ethische Risiken, wenn reale Arbeitsprodukte von externen Auftragnehmern als Trainingsmaterial genutzt werden.
Ob dieser Ansatz langfristig tragfähig ist, hängt davon ab, wie sorgfältig mit sensiblen Daten umgegangen wird und wie klar die Verantwortung verteilt ist. Die Diskussion über Trainingsdaten, geistiges Eigentum und Datenschutz dürfte damit weiter an Schärfe gewinnen. (Bild: rafapress / DepositPhotos.com)
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