ChatGPT

ChatGPT ist eine am 30. November 2022 von OpenAI veröffentlichte Dialoganwendung auf Basis der GPT-Modellreihe. Sie machte große Sprachmodelle erstmals einer breiten Öffentlichkeit zugänglich und gilt als Auslöser der gegenwärtigen Entwicklungs- und Investitionswelle.

Zusammenfassung

Technisch war ChatGPT bei seiner Veröffentlichung keine Neuerung – das zugrunde liegende Modell GPT-3.5 bestand bereits, und das entscheidende Trainingsverfahren RLHF war Anfang 2022 veröffentlicht worden.

Die Wirkung entstand aus der Zugänglichkeit: eine Dialogschnittstelle ohne Einrichtungsaufwand, kostenlos nutzbar, in natürlicher Sprache bedienbar. Binnen fünf Tagen erreichte der Dienst eine Million Nutzende.

Die Folgen reichten weit über das Produkt hinaus: Google rief intern die höchste Alarmstufe aus und legte 2023 seine beiden KI-Forschungseinheiten zusammen; Microsoft baute seine Beteiligung an OpenAI aus; die öffentliche und politische Auseinandersetzung mit KI verschob sich von Fachdebatten in den gesellschaftlichen Mainstream.

Entstehung

ChatGPT beruht auf zwei Voraussetzungen. Die erste ist die GPT-Reihe, die seit 2018 zeigte, dass auf Textvorhersage trainierte Modelle bei hinreichender Größe Aufgaben lösen, für die sie nicht eigens trainiert wurden.

Die zweite ist RLHF. Ein reines Vorhersagemodell setzt Texte fort, befolgt aber keine Anweisungen. Die Arbeit zu InstructGPT (2022) zeigte, wie sich ein Modell durch menschliche Präferenzurteile auf Anweisungsbefolgung ausrichten lässt. ChatGPT ist im Kern dieses Verfahren, angewandt auf ein Dialogformat.

OpenAI veröffentlichte den Dienst nach eigener Darstellung als Forschungsvorschau, um Erfahrungen im offenen Betrieb zu sammeln. Die Größenordnung der Aufnahme war nicht erwartet worden.

Verbreitung

Die Geschwindigkeit der Verbreitung ist der am häufigsten angeführte Kennwert. Sie erklärt sich weniger aus der Leistungsfähigkeit als aus der Zugangsform: Wer die Anwendung nutzen wollte, musste nichts installieren, nichts konfigurieren und keine Fachsprache beherrschen.

Wirkung

Auf den Wettbewerb. Google, das die zugrunde liegende Transformer-Architektur entwickelt hatte, geriet in Zugzwang und legte im April 2023 Google Brain und DeepMind zusammen. Meta richtete seine KI-Sparte 2025 neu aus. Anthropic, Mistral und weitere Anbieter traten mit vergleichbaren Diensten an.

Auf die Investitionslage. Microsoft baute seine Beteiligung an OpenAI aus; die Investitionen in Rechenzentren und KI-Hardware erreichten Größenordnungen, die zuvor nicht absehbar waren.

Auf die Regulierung. Die europäische KI-Verordnung befand sich zum Zeitpunkt der Veröffentlichung im Gesetzgebungsverfahren und wurde daraufhin um Bestimmungen für Allzweck-KI-Modelle erweitert.

Auf die Begriffsdebatte. Die Frage, ob solche Systeme verstehen oder ob AGI näherrückt, verließ die Fachöffentlichkeit. Der Aufsatz Sparks of AGI erschien vier Monate nach der Veröffentlichung.

Vom Forschungsvorschau zur Plattform

Die Anwendung, die 2022 erschien, konnte eines: auf eingegebenen Text antworten. Was seither hinzukam, hat die Gattung des Produkts verändert und lässt sich in vier Linien ordnen.

Zugriff auf Aktuelles. Ein Modell mit festem Wissensstand veraltet ab dem Tag seiner Fertigstellung. Die Anbindung an Websuche und das Nachladen von Dokumenten lösten die Antwort vom Trainingszeitpunkt – und verlagerten zugleich einen Teil der Fehlerquellen von der Modellseite auf die Quellenauswahl.

Handlungsfähigkeit. Über Werkzeugaufrufe kann das System Code ausführen, Dateien auswerten, Bilder erzeugen und externe Dienste ansprechen. Damit verschob sich die Anwendung von einer Auskunft zu einer Ausführung – mit den entsprechenden Folgen für die Frage, wer für das Ergebnis einsteht.

Gedächtnis. Angaben aus früheren Gesprächen können übernommen werden. Das erhöht die Brauchbarkeit im Alltag und schafft zugleich einen dauerhaften personenbezogenen Datenbestand, dessen Umfang für Nutzende schwer zu überblicken ist.

Weitere Eingabekanäle. Sprache, Bild und Kamera erweiterten die Bedienung über das Tippen hinaus.

Parallel entstand aus dem Dienst ein Geschäftsmodell mit gestaffelten Abonnements, Unternehmensverträgen und einer Entwicklerschnittstelle. Die Bezeichnung Forschungsvorschau, unter der die Anwendung veröffentlicht wurde, hat sich damit binnen weniger Jahre in ihr Gegenteil verkehrt: ChatGPT ist heute das Produkt, an dem sich die Bewertung des Unternehmens bemisst.

Kritik

Halluzinationen. Das System erzeugt sachlich falsche Angaben in überzeugender Form. Da die Ausgabe keine Unsicherheit erkennen lässt, ist der Fehler für Nutzende schwer zu bemerken.

Wirkung auf Bildung und Arbeit. Die Nutzung in Schule, Hochschule und Beruf warf Fragen nach Leistungsnachweisen, Urheberschaft und Kompetenzerhalt auf.

Arbeitsbedingungen. Berichte über die Beschäftigung von Arbeitskräften zur Bewertung schädlicher Inhalte unter belastenden Bedingungen und geringer Bezahlung lösten Kritik am Zustandekommen des Sicherheitstrainings aus.

Datengrundlage. Herkunft und Rechtsstatus der Trainingsdaten sind Gegenstand mehrerer Rechtsstreitigkeiten.

Sycophancy. Die auf menschliche Präferenzen ausgerichtete Optimierung erzeugt Zustimmungsneigung – eine Schwäche, die dem Trainingsverfahren strukturell innewohnt.

Verwandte Begriffe

• OpenAI – Anbieter
• GPT – zugrunde liegende Modellreihe
• RLHF – Trainingsverfahren, das die Anwendung ermöglichte
• Sam Altman – Vorstandsvorsitzender von OpenAI
• Gemini – konkurrierende Anwendung
• Claude – konkurrierende Anwendung
• Halluzination – zentrales Fehlerbild
• Sycophancy – Nebenwirkung des Trainingsverfahrens
• Sparks of AGI – Debatte, die kurz darauf einsetzte

Quellenangaben

1. Bubeck, Sébastien / Chandrasekaran, Varun / Eldan, Ronen / Gehrke, Johannes / Horvitz, Eric / Kamar, Ece / Lee, Peter / Lee, Yin Tat / Li, Yuanzhi / Lundberg, Scott / Nori, Harsha / Palangi, Hamid / Ribeiro, Marco Tulio / Zhang, Yi (Microsoft Research) (2023): Sparks of Artificial General Intelligence: Early Experiments with GPT-4. arXiv: 2303.12712.
2. OpenAI (2022): Introducing ChatGPT. 30. November 2022.
3. OpenAI, 2023. GPT-4 Technical Report. arXiv: 2303.08774.
4. Ouyang, Long u. a., 2022. Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback. In: Advances in Neural Information Processing Systems 35 (NeurIPS 2022), S. 27730–27744. arXiv: 2203.02155.
5. Sharma, Mrinank / Tong, Meg / Korbak, Tomasz u. a., 2023. Towards Understanding Sycophancy in Language Models. Anthropic. arXiv: 2310.13548
6. TechCrunch (2023): Google consolidates AI research divisions into Google DeepMind. 20. April 2023.

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Zuletzt bearbeitet: 10. August 2026

Zusammengestellt, formuliert, lektoriert und korrigiert mit KI-Unterstützung. Kuratiert von Nils Brauer. Alle Angaben ohne Gewähr.