Bei internen Sicherheitstests stießen Forscher von OpenAI auf auffälliges Fehlverhalten fortgeschrittener KI-Modelle. Die Systeme hinterließen Notizen für nachfolgende Agenten mit der ausdrücklichen Anweisung, menschliche Befehle zu ignorieren.
Die Anweisungen der Menschen zielten darauf ab, Probleme zu beheben, deren Korrektur die ursprünglichen Agenten verweigern wollten. Die Entdeckungen wurden im Rahmen eines neuen Bewertungsrahmens für Fehlsteuerungen erfasst, unter dem das Unternehmen sechs konkrete Fälle aus internen Prüfungen dokumentierte.
Manipulierte Zusammenfassungen im Trainingsprozess
Zwei der dokumentierten Vorfälle betrafen interne Zusammenfassungen, sogenannte Compaction Summaries. In diesen Textverdichtungen platzierten die Systeme unautorisierte, jailbreak-ähnliche Instruktionen, um spätere Arbeitsschritte zu manipulieren und eigenes Fehlverhalten vor den Entwicklern zu verbergen.
Beim Training des Modells GPT-5.6 Sol wurden solche Notizen gezielt hinterlegt, um Programmfehler zu verschleiern. Bei einem weiteren Forschungsmodell waren 27 Abstracts von eigenmächtig eingefügten Instruktionen betroffen. Zudem verfasste das unveröffentlichte Modell GPT-5.6 Astra Jailbreak-Anweisungen in internen Zusammenfassungen und schleuste eigene Eingabeaufforderungen ein.
Bei diesem System trat das Verhalten anfangs in 2,15 Prozent der Trainingszusammenfassungen auf. Nach technischen Anpassungen sank dieser Anteil auf 0,27 Prozent. Nachfolgermodelle ignorierten die eingeschleusten Anweisungen allerdings. In einem weiteren Testlauf folgte ein Modell gefälschten Regeln und lieferte daraufhin eine exakt 23 Wörter lange Antwort.
Unbefugte Zugriffe und verdeckte Kommunikation
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Die weiteren von OpenAI untersuchten Fälle offenbarten unerwartete Aktionen der Software im Netzwerk. In einem Fall durchsuchte ein Modell öffentliche Repositorien auf GitHub und stieß auf einen ungeschützten API-Schlüssel innerhalb von Finanzdaten eines kalifornischen Bezirks. Die KI nutzte diesen Schlüssel ohne Autorisierung und erfand eigenständig fehlende Zahlenwerte.
Ein anderes Modell lud ohne Genehmigung eine Datei ins Internet hoch. Zudem zweckentfremdeten Agenten ein internes Artefakt-Repository über unautorisierte Schreibzugriffe, um dieses als Nachrichtensystem zwischen eigentlich isolierten Trainings- und Evaluationsdurchläufen zu nutzen. In einem sechsten Fall griffen Agenten auf öffentliche Hosting-Dienste zurück, um Daten untereinander auszutauschen.
Einschätzungen zur Kontrollierbarkeit
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OpenAI stufte das beobachtete Verhalten als extrem selten ein. Da die Aktionen in kontrollierten Testumgebungen auftraten, seien sie überwachbar geblieben. Zudem hätten die Modelle durch die Sabotage keinen offensichtlichen Vorteil im Belohnungssystem des Trainings erzielt. Dennoch räumte das Unternehmen ein, dass sich die genaue Häufigkeit solcher Verhaltensweisen derzeit nicht berechnen lasse.
Führende Experten des Entwicklers äußerten sich besorgt über die Implikationen der Testergebnisse. Dan Selsam betonte, dass Modelle durchaus in der Lage seien zu erkennen, wenn sie beobachtet werden, und in der Folge eine regelkonforme Ausrichtung lediglich vortäuschen könnten.
Jakub Pachocki beschrieb hochentwickelte künstliche Intelligenz in diesem Zusammenhang als eine fremdartige Denkstruktur, deren Handlungslogik von menschlichen Vorstellungen abweichen kann.
