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OpenAI lässt Hunderte Vertragspartner ChatGPT-Chats prüfen

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TL;DR Too Long; Didn’t read

OpenAI beschäftigt laut einer 404-Media-Recherche vom 17. September 2026 Hunderte externe Prüfer, die im internen Projekt „Lily" reale ChatGPT-Gespräche bewerten. Ziel ist ein weniger schmeichlerischer, professionellerer Umgangston des Chatbots. Betroffen sind Nutzer der Stufen Free, Plus und Pro, sofern sie die Voreinstellung „Modell für alle verbessern" aktiv lassen; Geschäftskonten trainieren standardmäßig nicht mit Nutzerdaten.

Silhouetten sitzen an einem Fließband und lesen Sprechblasen mit Chat-Text, auf dem Band klebt ein OpenAI-Logo-Aufkleber Generiertes Bild mit GPT Image 2

Das Wichtigste in Kürze

  • 404 Media deckt „Project Lily" auf: externe Prüfer bewerten reale ChatGPT-Antworten.
  • Bezahlung laut Bericht über 50 Dollar pro Stunde, vermittelt über Mercor und Crossing Hurdles.
  • Free-, Plus- und Pro-Konten sind betroffen; Business und Enterprise trainieren standardmäßig nicht mit Nutzerdaten.
  • Ein Datenschutzfilter soll persönliche Angaben entfernen, lässt laut OpenAI aber Lücken zu.
  • Wer nicht möchte, dass Menschen mitlesen, schaltet „Modell für alle verbessern" in den Datenkontrollen ab.
  • Auch Anthropic setzt laut eigener Aussage auf menschliche Prüfung von Chatverläufen.

OpenAI lässt laut einer Recherche von 404 Media Hunderte externe Vertragspartner reale ChatGPT-Gespräche lesen und die Antworten des Chatbots bewerten. Die sogenannten Prompt-Reviewer sähen dabei mitunter persönliche Details aus den Konversationen von mehr als 900 Millionen wöchentlichen Nutzern. Bezahlt würden sie über die Trainingsplattform Mercor mit mehr als 50 Dollar pro Stunde.

Prüfer sollen Schmeichelei und Floskeln aus ChatGPT tilgen

Die externen Vertragspartner arbeiten dabei in drei klar getrennten Schritten. Sie lesen einen anonymisierten Ausschnitt einer echten Konversation und fassen zusammen, was die anfragende Person wollte. Anschließend bewerten sie mehrere von ChatGPT erzeugte Antwortvarianten auf einer Skala von eins bis sieben. Die Reviewer achten dabei auf übertriebene Zustimmung, unnötige Emojis und aufgesetzte „KI-Sprache” – ChatGPT soll zurückhaltender und professioneller klingen.

Ein Beteiligter sagte, Nutzende würden sich „wohl kaum vorstellen, dass irgendwo ein Vertragspartner ihre Gespräche analysiert”. Das zeigt, wie unbekannt das Verfahren bislang ist. Rekrutiert werden die Prüfer über die Vermittlungsplattform Crossing Hurdles, bezahlt über Mercor. OpenAI selbst führt das Vorhaben intern unter dem Codenamen „Lily” und äußerte sich bislang nicht öffentlich dazu.

Das Programm existiert bereits seit mehreren Monaten, intern jedoch weitgehend unter Verschluss. Interne Schulungsunterlagen, die der Redaktion von 404 Media vorlagen, zeigen konkrete Beispielbewertungen. Überschwängliche Ausrufe und reflexhafte Lobsätze gelten dort als unerwünschte Floskeln und sollen aus den Antworten verschwinden.

Datenschutzfilter hat Lücken, Geschäftskonten bleiben außen vor

OpenAI erklärte gegenüber 404 Media, Konversationen durchliefen vor der Prüfung einen automatischen Datenschutzfilter, der Nutzernamen und andere Identifikatoren entfernen solle. Das Unternehmen räumte jedoch ein, dass sensible Details wie Gesundheits- oder Finanzangaben gelegentlich durchrutschen könnten. Nach der Veröffentlichung des Berichts passte OpenAI eine eigene Hilfeseite an, ohne dort menschliche Prüfer ausdrücklich zu erwähnen.

Wer nicht möchte, dass Vertragspartner mitlesen, kann in den Datenkontrollen die Option „Modell für alle verbessern” deaktivieren. Bei den Stufen Free, Plus und Pro ist sie standardmäßig aktiviert. Der Widerspruch wirkt nicht rückwirkend: Bereits geführte Konversationen bleiben zur Auswertung freigegeben, nur neue Chats sind ausgenommen. Für ChatGPT Business, ChatGPT Enterprise und die API trainiert OpenAI laut eigenen Angaben ohnehin standardmäßig nicht mit Kundendaten – Unternehmen müssten dem eigens zustimmen.

OpenAI steht mit menschlicher Chat-Prüfung nicht allein da: Auch Anthropic bestätigte gegenüber 404 Media, unter bestimmten Kontoeinstellungen ähnliche Reviews einzusetzen, ebenso Google bei Gemini. Erst im August hatten Forschende gezeigt, dass sich verschlüsselte Denkprotokolle von OpenAI, Anthropic und Google über Umwege auslesen lassen. Das zeigt, wie viele Angriffsflächen KI-Gesprächsdaten mittlerweile bieten.

Entscheidend wird, ob OpenAI nach der Veröffentlichung des Berichts transparenter kommuniziert, dass Menschen mitlesen können. Bislang hat das Unternehmen lediglich eine Hilfeseite nachträglich angepasst, ohne dort menschliche Prüfer ausdrücklich zu nennen. Eine direkte Antwort auf die Frage, wo genau Nutzende darüber informiert werden, blieb aus. Für alle, die ChatGPT beruflich nutzen, lohnt sich in der Zwischenzeit ein Blick in die eigenen Datenkontrollen.

Häufige Fragen

Wie schalte ich die Prüfung durch Menschen ab?

In den ChatGPT-Datenkontrollen lässt sich die Option „Modell für alle verbessern" deaktivieren. Danach fließen neue Gespräche nicht mehr in Training oder Review ein.

Gilt das auch für bereits geführte Chats?

Nein, ein nachträgliches Opt-out wirkt laut OpenAI nicht rückwirkend. Bereits geführte Konversationen bleiben zur Auswertung freigegeben.

Sind zahlende Abos wie Plus oder Pro ausgenommen?

Nein, betroffen sind alle Individualtarife: Free, Plus und Pro. Nur Geschäftskonten wie ChatGPT Business und Enterprise sowie die API trainieren standardmäßig nicht mit Kundendaten.

Nutzen auch Anthropic oder Google menschliche Prüfer?

Anthropic bestätigte gegenüber 404 Media, unter bestimmten Kontoeinstellungen ebenfalls menschliche Reviews einzusetzen. Auch Google verwendet für Gemini nach eigenen Angaben vergleichbare Verfahren.

Hat OpenAI die Praxis nach der Recherche geändert?

OpenAI passte nach der Veröffentlichung eine Hilfeseite an, äußerte sich aber nicht dazu, ob Project Lily selbst verändert oder gestoppt wird. Eine klare Aussage zur Zukunft des Programms steht aus.

Quellen (2)
  1. 404 Media: Inside 'Project Lily': The Humans Reading Your ChatGPT Chats
  2. OpenAI Help Center: How your data is used to improve model performance

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