Dieser Inhalt wurde automatisch aus dem Ukrainischen übersetzt.
Vor einigen Jahren wurden Gespräche mit künstlicher Intelligenz für die meisten Menschen entweder mit Science-Fiction oder mit ziemlich primitiven Chatbots assoziiert, die nur auf vorab festgelegte Fragen antworten konnten. Das Erscheinen von ChatGPT Ende 2022 hat diese Vorstellung jedoch drastisch verändert.
Es stellte sich heraus, dass man mit einem Computersystem fast in normaler Sprache kommunizieren kann: man kann darum bitten, ein komplexes Thema in einfachen Worten zu erklären, einen Fehler im Code zu finden, einen Titel zu erfinden, ein langes Dokument zu kürzen, einen Reiseplan zu erstellen oder ein Gespräch unter Berücksichtigung vorheriger Nachrichten fortzusetzen.
Seitdem hat sich ChatGPT erheblich weiterentwickelt. Heute ist es nicht mehr nur ein Feld, in das Fragen eingegeben werden und man eine textliche Antwort erhält. Je nach verfügbaren Funktionen kann es mit Bildern und Dateien arbeiten, Informationen im Internet suchen, Daten analysieren, sprachlich kommunizieren, komplexe Recherchen durchführen und andere Werkzeuge nutzen.
Um jedoch zu verstehen, was genau „unter der Haube“ passiert, ist es zunächst wichtig, das breitere Konzept der künstlichen Intelligenz zu verstehen.
Was ist künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz oder KI ist der allgemeine Begriff für Technologien, die es Computersystemen ermöglichen, Aufgaben auszuführen, für die normalerweise Fähigkeiten erforderlich sind, die wir mit menschlicher Intelligenz verbinden.
Zum Beispiel Sprache und Objekte auf Fotos zu erkennen, Muster in großen Datenmengen zu finden, Texte zu übersetzen, Vorhersagen zu treffen oder neuen Inhalt zu generieren.
Künstliche Intelligenz sieht dabei nicht unbedingt wie ein Gesprächspartner im Chat aus. KI-Algorithmen arbeiten seit langem in den Empfehlungen von YouTube und Netflix, Spamfiltern, Gesichtserkennungssystemen, Navigationsgeräten, automatischen Übersetzungen und vielen anderen Diensten.
ChatGPT gehört zu einem speziellen Bereich — generativer künstlicher Intelligenz. So werden Systeme genannt, die in der Lage sind, neuen Inhalt zu erstellen: Texte, Bilder, Programmcode, Audio und andere Materialien.
Was ist ChatGPT in einfachen Worten
ChatGPT ist ein von OpenAI entwickelter Dienst, der auf KI-Modellen basiert und mit dem man in normaler Sprache interagieren kann.
Der Benutzer gibt eine Anfrage ein — oft als Prompt bezeichnet — und das System generiert eine Antwort, wobei es die Anfrage selbst, den Gesprächskontext und die verfügbaren Werkzeuge berücksichtigt.
Der Name ChatGPT setzt sich aus zwei Teilen zusammen.
Chat weist auf das dialogische Format der Interaktion hin.
GPT ist die Abkürzung für Generative Pre-trained Transformer.
Das kann ungefähr als „generativer vortrainierter Transformer“ übersetzt werden.
Generative bedeutet, dass das Modell neuen Inhalt generieren kann. Pre-trained bedeutet, dass es vor der Verwendung ein umfangreiches Vortraining durchläuft. Und Transformer ist der Name der Architektur neuronaler Netze, auf der die GPT-Familie basiert.
Hier ist es wichtig, GPT und ChatGPT nicht zu verwechseln. GPT ist eine Familie von KI-Modellen. ChatGPT ist ein Produkt, in dem solche Modelle zusammen mit einer Benutzeroberfläche und verschiedenen zusätzlichen Funktionen verwendet werden.
Ebenso ist OpenAI das Unternehmen, das ChatGPT und die GPT-Modelle entwickelt.
Wie ChatGPT Antworten generiert
In sehr vereinfachter Form kann die Funktionsweise des Sprachmodells so erklärt werden: Es hat gelernt zu bestimmen, welcher Textabschnitt am wahrscheinlichsten als nächstes erscheinen sollte, basierend auf allem, was zuvor geschrieben wurde.
Nur dass moderne Sprachmodelle nicht mit ganzen Wörtern, sondern hauptsächlich mit kleineren Einheiten — Token — arbeiten. Ein Token kann ein Wort, ein Wortteil, ein Satzzeichen oder ein anderer Textabschnitt sein.
Während des Vortrainings analysiert das Modell riesige Informationsmengen und lernt, Muster darin zu finden: wie Sätze aufgebaut sind, welche Konzepte miteinander verbunden sind, wie Programmcode aussieht, wie die Struktur eines Artikels ist, wie Menschen Fragen und Antworten formulieren.
Das bedeutet nicht, dass in ChatGPT ein riesiges Lexikon steckt, aus dem es einfach den benötigten Absatz kopiert. Während des Trainings bildet das Modell ein komplexes System numerischer Parameter, in dem die entdeckten Muster und Verbindungen kodiert sind.
Das Prinzip der Vorhersage des nächsten Tokens mag für ein System, das in der Lage ist, Code zu schreiben oder Quantenphysik zu erklären, zu einfach erscheinen. Aber wenn das Modell auf sehr großen Datenmengen trainiert wird und eine riesige Anzahl von Parametern hat, entstehen aus diesem Mechanismus deutlich komplexere Möglichkeiten.
Genau die Skalierung von Sprachmodellen wurde zu einem der Schlüsselbereiche der Entwicklung der GPT-Familie. Im Jahr 2020 stellte OpenAI GPT-3 vor — ein Modell mit 175 Milliarden Parametern, das bereits viele Sprachaufgaben nur anhand einer textlichen Anleitung oder weniger Beispiele ausführen konnte.
Warum ChatGPT nicht einfach Text fortsetzt
Ein einfaches Vortraining reicht nicht aus, um einen nützlichen digitalen Assistenten zu erhalten.
Ein Modell, das nur darauf trainiert wurde, den nächsten Textabschnitt vorherzusagen, wird nicht unbedingt richtig verstehen, dass der Mensch eine Antwort auf eine Frage und nicht nur eine Fortsetzung des Geschriebenen möchte.
Hier wird eine andere Entwicklungsstufe von OpenAI wichtig — das Training von Modellen zur Ausführung menschlicher Anweisungen.
Anfang 2022 stellte das Unternehmen InstructGPT vor. Für dessen Entwicklung wurde unter anderem das Training mit Verstärkung auf Basis von Feedback von Menschen verwendet — RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback. Menschen bewerteten verschiedene Antworten des Modells, und das System lernte, besser auf menschliche Erwartungen zu reagieren.
Dieser Ansatz wurde zu einem wichtigen Schritt auf dem Weg zur Entstehung von ChatGPT.
Von GPT zu ChatGPT
Die Geschichte von ChatGPT begann tatsächlich lange vor dem Start des Dienstes selbst.
OpenAI wurde im Jahr 2015 gegründet, und bereits im Jahr 2018 veröffentlichten die Forscher des Unternehmens eine Arbeit über ein Modell, das auf dem Prinzip des generativen Vortrainings basierte. Später wurde dieses Modell als erstes GPT bezeichnet.
Im Jahr 2019 erschien GPT-2. Es konnte Texte generieren, die für seine Zeit so kohärent waren, dass OpenAI zunächst beschloss, die größte Version des Modells aufgrund von Bedenken über mögliche Missbräuche nicht sofort zu veröffentlichen. Das vollständige Modell mit 1,5 Milliarden Parametern wurde später im selben Jahr veröffentlicht.
Der nächste große Schritt war GPT-3 im Jahr 2020. Der Maßstab des Modells wuchs drastisch, und damit auch die Anzahl der Aufgaben, die es ohne spezielle Nachschulung für jede einzelne Aufgabe ausführen konnte.
Im Jahr 2022 stellte OpenAI InstructGPT vor — Modelle, die besser auf die Ausführung menschlicher Anweisungen abgestimmt sind. Und genau die Erfahrungen mit solchen Systemen führten direkt zur Schaffung von ChatGPT.
Wann erschien ChatGPT
ChatGPT wurde offiziell am 30. November 2022 gestartet.
Ursprünglich war dies ein Forschungsrelease, durch den OpenAI mehr Informationen von den Nutzern über die Stärken und Schwächen des Systems erhalten wollte. Das erste ChatGPT wurde auf einem Modell der Familie GPT-3.5 nachtrainiert und verwendete RLHF-Methoden.
Das Hauptmerkmal war nicht nur das Niveau des Sprachmodells selbst, sondern die Form der Interaktion.
Anstatt jedes Mal eine separate komplexe Anfrage zu formulieren, konnte der Benutzer einen normalen Dialog führen:
„Erkläre es mir einfacher“.
„Gib ein Beispiel“.
„Vergleiche jetzt mit der vorherigen Version“.
„Schreibe es um, aber kürzer“.
ChatGPT berücksichtigte die vorherigen Nachrichten im Gespräch, sodass die Interaktion mit dem großen Sprachmodell für Menschen ohne technisches Wissen deutlich zugänglicher wurde.
In ihrer ersten Ankündigung bezeichnete OpenAI genau das dialogische Format als eines der Hauptmerkmale des Produkts: Es erlaubte, präzisierende Fragen zu stellen und das vorherige Gespräch fortzusetzen.
GPT-4 und der Übergang vom Chatbot zum universellen Assistenten
Die nächste große Phase begann am 14. März 2023, als OpenAI GPT-4 vorstellte.
Das Modell wurde stärker bei komplexen Aufgaben und war im Gegensatz zu den früheren textbasierten GPT multimodal: Es konnte nicht nur mit Text, sondern auch mit Bildern als Eingabedaten arbeiten.
Im Laufe des Jahres 2023 erhielt ChatGPT ebenfalls schrittweise neue Funktionen. Die Möglichkeit, mit Dateien zu arbeiten, Daten zu analysieren, zusätzliche Werkzeuge zu nutzen und Bilder zu erkennen, veränderte allmählich die Natur des Produkts selbst.
ChatGPT erinnerte immer weniger an einen traditionellen Chatbot und immer mehr an eine universelle Schnittstelle zur Interaktion mit künstlicher Intelligenz.
GPT-4o: Text, Bilder und Stimme
Im Mai 2024 stellte OpenAI GPT-4o vor. Der Buchstabe o steht für omni — „allumfassend“.
Das Modell wurde für die Arbeit mit verschiedenen Informationsarten gleichzeitig konzipiert: Text, Bilder und Audio. Dies ermöglichte eine deutlich natürlichere sprachliche Interaktion mit ChatGPT und machte die Arbeit mit Bildern zu einem wichtigen Teil des Produkts selbst.
Von nun an konnte ein typisches Szenario ganz anders aussehen als ein Textchat. Der Benutzer kann dem System ein Foto zeigen, um zu erklären, was darauf zu sehen ist, eine zusätzliche Frage per Stimme stellen und das Gespräch fortsetzen.
ChatGPT erhält Zugang zu aktuellen Informationen
Frühere Sprachmodelle hatten eine wichtige Einschränkung: Ihr Wissen hing von den Informationen ab, die während des Trainings verwendet wurden. Wenn ein Ereignis nach diesem Zeitpunkt stattfand, konnte das Modell einfach nicht darüber Bescheid wissen.
Deshalb waren ChatGPT und die Suchmaschine anfangs prinzipiell unterschiedliche Dinge.
Die Situation begann sich mit dem Erscheinen von Webtools zu ändern, und am 31. Oktober 2024 startete OpenAI separat ChatGPT Search — eine Websuche mit der Möglichkeit, aktuelle Webquellen zu nutzen und auf diese zu verlinken. Anfang 2025 wurde diese Funktion allen Nutzern in den Regionen, in denen ChatGPT verfügbar ist, zugänglich gemacht.
Diese wichtige Unterscheidung gilt auch heute: Die Antwort des Sprachmodells und die Antwort nach einer Internetsuche sind nicht ganz dasselbe.
Wenn das System die Websuche nutzt, kann es frische Informationen aus externen Quellen erhalten. Ohne diese basiert die Antwort hauptsächlich auf dem Wissen und den Mustern, die das Modell während des Trainings erlernt hat, sowie auf dem Kontext, den der Benutzer selbst bereitgestellt hat.
Von Antworten zu Recherchen und Aufgabenbearbeitung
Im Jahr 2025 ging die Entwicklung von ChatGPT noch weiter.
Im Februar stellte OpenAI Deep Research — „tiefgehende Forschung“ vor. Diese Funktion ist nicht für eine schnelle Antwort auf eine einzelne Frage gedacht, sondern für eine mehrstufige Recherche: Das System kann verschiedene Quellen verarbeiten, Informationen abgleichen und strukturiertes Material mit Verweisen erstellen.
Im Juli 2025 erschien ChatGPT agent. Die Agentenfähigkeiten bedeuten, dass das System nicht nur erklären kann, wie man eine bestimmte digitale Aufgabe ausführt, sondern auch innerhalb der vom Benutzer erlaubten Grenzen mit Werkzeugen arbeiten und bestimmte Schritte der Aufgabe selbstständig durchführen kann.
So hat ChatGPT schrittweise den Weg vom experimentellen textbasierten Chatbot zu einer Plattform zurückgelegt, die Sprachmodelle, Suche, Dokumenten- und Bildbearbeitung, Datenanalyse, Forschungs- und Agentenwerkzeuge vereint.
Die Entwicklung in dieser Richtung setzte sich auch im Jahr 2026 fort. Im Juli begann OpenAI, GPT-5.6 Sol in ChatGPT zu integrieren — ein neues Flaggschiffmodell für komplexe Aufgaben, einschließlich Programmierung, Forschung, Wissenschaft, Computerarbeit und Design. Im selben Monat stellte das Unternehmen ChatGPT Work vor — einen Agentenmodus, der nicht nur auf Antworten ausgerichtet ist, sondern auch auf die langfristige Arbeit mit Dateien, Anwendungen und komplexen Projekten. Diese Veränderungen festigten den Übergang von ChatGPT von einem gewöhnlichen Dialogdienst zu einer Umgebung für die Ausführung komplexer digitaler Aufgaben.
Wofür wird ChatGPT verwendet
Der einfachste Weg, die Möglichkeiten von ChatGPT zu verstehen, besteht darin, es nicht als „Maschine, die Antworten auf alle Fragen weiß“, sondern als universelles Werkzeug zur Arbeit mit Informationen und Inhalten zu betrachten.
Es wird verwendet, um komplexe Themen zu lernen und zu erklären, Brainstorming durchzuführen, Texte vorzubereiten und zu bearbeiten, zu übersetzen, zu programmieren, Dokumente und Tabellen zu analysieren, sich auf Vorstellungsgespräche vorzubereiten, Informationen zu strukturieren, zu forschen, zu planen und kreative Aufgaben zu erledigen.
Zum Beispiel kann ein Student darum bitten, ein mathematisches Prinzip anhand eines einfachen Beispiels zu erklären. Ein Programmierer kann um Hilfe bitten, einen Fehler im Code zu finden. Ein Unternehmer kann die Ergebnisse einer Marktforschung strukturieren. Ein Autor kann die Logik eines Artikels überprüfen oder mehrere Titelvarianten erfinden.
Ein wichtiger Vorteil des dialogischen Formats besteht darin, dass das Ergebnis präzisiert werden kann. Es ist nicht notwendig, sofort eine perfekte Anfrage zu formulieren: Man kann darum bitten, den Ton zu ändern, einen bestimmten Punkt detaillierter zu erklären, eine Alternative vorzuschlagen oder eine neue Bedingung zu berücksichtigen.
Denkt ChatGPT?
Alltagsphrasen wie „ChatGPT denkt“ oder „KI hat entschieden“ sind bequem, können aber ein falsches Bild von der Technologie vermitteln.
ChatGPT ist kein Mensch am Computer und hat keine eigene Biografie, Lebenserfahrung oder persönlichen Überzeugungen. Die Antworten entstehen als Ergebnis der Arbeit eines mathematischen Modells und von Softwaresystemen, nicht weil es innerhalb des Dienstes eine digitale Persönlichkeit gibt, die etwas „erinnert“.
Gleichzeitig ist es auch nicht korrekt, moderne Modelle einfach auf „Autovervollständigung am Telefon“ zu reduzieren. Der Umfang des Trainings und die Architektur ermöglichen es ihnen, komplexe mehrstufige Aufgaben auszuführen, mit abstrakten Konzepten zu arbeiten, Informationen zu analysieren und erlernte Muster auf neue Situationen zu übertragen.
Deshalb hängen die Debatten darüber, was wir als „Verständnis“ oder „Überlegung“ im Kontext von KI bezeichnen sollten, in hohem Maße davon ab, wie wir diese Wörter selbst definieren.
Warum ChatGPT Fehler machen kann
Eine der wichtigsten Dinge, die man über ChatGPT wissen sollte: Eine überzeugende Antwort ist nicht immer die richtige Antwort.
Das Sprachmodell erstellt einen Text, der statistisch und inhaltlich der Anfrage entspricht. Aber die Überzeugungskraft der Formulierung ist kein Beweis für die Wahrheit.
Das System kann ein Datum verwechseln, eine Frage falsch interpretieren, einen Rechenfehler machen oder sogar einen plausiblen Fakt oder eine Quelle erstellen, die es in Wirklichkeit nicht gibt. Solche Fehler werden oft als KI-Halluzinationen bezeichnet.
OpenAI wies bereits in der ersten Beschreibung von ChatGPT im Jahr 2022 auf dieses Problem hin und stellte fest, dass das Modell manchmal Antworten generiert, die überzeugend klingen, aber falsch oder bedeutungslos sind.
Deshalb ist ChatGPT besonders nützlich, nicht als unfehlbarer „elektronischer Orakel“, sondern als Werkzeug, dessen Ergebnisse überprüft, präzisiert und mit anderen Quellen ergänzt werden können.
Dies ist besonders wichtig für Medizin, Recht, Finanzen, Wissenschaft und andere Bereiche, in denen Fehler schwerwiegende Folgen haben können.
Ist ChatGPT eine Suchmaschine?
Nicht ganz.
Eine Suchmaschine findet traditionell Seiten, die bereits im Internet existieren, und bietet dem Benutzer an, zu ihnen zu wechseln. Das Sprachmodell hingegen formuliert selbst eine Antwort entsprechend der Anfrage.
Das moderne ChatGPT kann beide Ansätze kombinieren. Für eine Aufgabe genügen die Möglichkeiten des Modells, für eine andere kann es auf die Websuche zugreifen, aktuelle Quellen finden, diese verarbeiten und eine zusammenfassende Antwort formulieren.
Deshalb wird die Grenze zwischen Chatbot, Suchmaschine, Editor, Analysewerkzeug und digitalem Assistenten allmählich weniger klar.
Wie unterscheidet sich ChatGPT von einem gewöhnlichen Chatbot
Ein klassischer Chatbot arbeitet oft nach einem recht einfachen Schema: Wenn der Benutzer einen bestimmten Satz geschrieben hat, findet das System das entsprechende vorab vorbereitete Skript.
Zum Beispiel weiß ein Bankbot, dass auf die Anfrage „Wie sperre ich meine Karte?“ eine spezifische Anleitung angezeigt werden muss.
ChatGPT benötigt kein separat geschriebenes Skript für jede mögliche Formulierung. Das große Sprachmodell ermöglicht es, mit neuen Anfragen zu arbeiten, die die Entwickler ihm nie wörtlich gestellt haben.
Genau diese Universalität war einer der Gründe, warum ChatGPT nicht einfach als ein weiterer Chatbot, sondern als eine neue Art der Interaktion mit dem Computer wahrgenommen wurde.
Was hat ChatGPT verändert
Die Hauptinnovation von ChatGPT war nicht die Erfindung künstlicher Intelligenz oder sogar großer Sprachmodelle — diese existierten bereits zuvor.
Seine Rolle bestand darin, dass eine komplexe Technologie eine äußerst einfache Benutzeroberfläche erhielt — ein normales Gespräch.
Um ein leistungsfähiges Sprachmodell zu nutzen, musste man nicht mehr Programmierer sein, über APIs arbeiten oder die Prinzipien des maschinellen Lernens verstehen. Es genügte, zu schreiben, was man braucht.
Deshalb mindert das Wort „Chat“ im Namen heute etwas die Möglichkeiten des Produkts. ChatGPT begann als gesprächsbasierte Schnittstelle zu einem Sprachmodell, hat sich aber allmählich zu einer Umgebung entwickelt, in der KI mit Text, Stimme, Bildern, Dateien, Webquellen und anderen digitalen Werkzeugen arbeiten kann.
Die Geschichte von ChatGPT zeigt gleichzeitig, wie schnell sich moderne künstliche Intelligenz verändert: Zwischen dem Start der ersten öffentlichen Version im November 2022 und dem Erscheinen von Suche, vertieften Recherchen und Agentenfunktionen vergingen nur wenige Jahre.
Wie man ChatGPT richtig nutzt
Für die Arbeit mit ChatGPT ist es nicht notwendig, eine spezielle Befehlssprache zu kennen. Die Anfrage kann genauso formuliert werden wie eine Bitte an eine andere Person: Erklären, was genau zu tun ist, den notwendigen Kontext geben und, falls wichtig, das gewünschte Format des Ergebnisses angeben.
Zum Beispiel kann man anstelle von „Schreibe einen Text über Solarpanels“ präzisieren: „Schreibe eine Einleitung zu einem informativen Artikel über häusliche Solarpanels für einen Leser, der zuvor noch nicht damit in Berührung gekommen ist. Ohne komplizierte technische Begriffe, ungefähr 1000 Zeichen lang“.
Im Allgemeinen gilt: Je mehr wesentliche Informationen das Modell erhält, desto leichter kann es die Aufgabe verstehen. In den offiziellen Empfehlungen von OpenAI zur Formulierung von Anfragen wird geraten, in erster Linie konkret zu sein, ausreichend Kontext zu geben und die Anfrage im Verlauf des Gesprächs zu verfeinern.
Es ist jedoch nicht notwendig, für jede Frage einen riesigen „perfekten Prompt“ zu erstellen. Einer der Vorteile von ChatGPT liegt genau im dialogischen Format. Wenn die erste Antwort nicht passt, kann man schreiben: „Erkläre einfacher“, „Gib mehr Beispiele“, „Überprüfe die Fakten“, „Verwende keinen Fachjargon“ oder „Behalte die Struktur, aber kürze den Text um die Hälfte“.
Es ist auch hilfreich, ChatGPT über die Einschränkungen der Aufgabe zu informieren. Zum Beispiel das Budget für die Reise, das Wissensniveau des Lesers, die Version der Software, das maximale Textvolumen oder die Produkte, die zu Hause vorhanden sind. Für viele praktische Aufgaben beeinflusst der Kontext das Ergebnis oft mehr als spezielle „magische“ Formulierungen.
Und wenn die Antwort von aktuellen Daten abhängt — Nachrichten, Preisen, Gesetzen, Fahrplänen oder Eigenschaften moderner Produkte — sollte man direkt darum bitten, die Informationen im Internet zu überprüfen und Quellen anzugeben, wenn diese Möglichkeit verfügbar ist.
Was ChatGPT über den Benutzer weiß und wie das Gedächtnis funktioniert
Während eines normalen Gesprächs berücksichtigt ChatGPT die Nachrichten, die bereits in diesem Chat geschrieben wurden. Deshalb ist es nach einer langen Erklärung nicht notwendig, das Thema jedes Mal von Anfang an zu wiederholen.
Separat gibt es in ChatGPT eine Funktion des Gedächtnisses, die es ermöglicht, nützlichen Kontext auch in zukünftigen Gesprächen zu verwenden. Zum Beispiel kann das System berücksichtigen, in welcher Sprache der Benutzer normalerweise kommuniziert, an welchem Projekt er arbeitet oder welches Format der Antworten er bevorzugt.
Im Jahr 2026 begann OpenAI, ein aktualisiertes Gedächtnissystem einzuführen. Wenn es aktiviert ist, kann ChatGPT automatisch nützlichen Kontext aus vorherigen Chats, Dateien und verbundenen Anwendungen erkennen und daraus ein Gedächtnisprotokoll erstellen, das im Laufe der Zeit aktualisiert wird. Der Benutzer kann dieses Protokoll einsehen, bestimmte Informationen bearbeiten oder löschen und das Gedächtnis vollständig deaktivieren. Das spezifische Aussehen der Funktion kann je nach Plan und Region variieren.
Es ist wichtig, dass Gedächtnis und normale Chat-Historie nicht dasselbe sind. Das Löschen eines bestimmten Chats entfernt nicht immer automatisch alle Informationen, die ChatGPT möglicherweise auf dessen Grundlage gespeichert hat. Um bestimmte Informationen vollständig zu löschen, kann es notwendig sein, sie sowohl aus dem Gedächtnis als auch aus den Quellen, in denen sie enthalten sind, zu entfernen.
Für Gespräche, deren Kontext nicht weiter verwendet werden muss, gibt es Temporary Chat — temporärer Chat. Dieser verwendet kein vorhandenes Gedächtnis und erstellt kein neues, wird nicht in der normalen Historie gespeichert und nicht für das Training von Modellen verwendet. OpenAI gibt an, dass solche Gespräche innerhalb von 30 Tagen aus ihren Systemen gelöscht werden.
Datenschutz und Sicherheit: Was man vor der Nutzung wissen sollte
ChatGPT arbeitet oft mit Informationen, die ihm der Benutzer selbst übermittelt: Texte, Dokumente, Fotos, Tabellen oder andere Dateien. Daher sollte man sich vor dem Senden von Daten ungefähr dieselbe Frage stellen wie vor dem Hochladen in jeden anderen Online-Dienst: Enthalten sie Informationen, die nicht an ein fremdes System übermittelt werden sollten?
Besonders vorsichtig sollte man mit Passwörtern, Zugangscodes, Zahlungsdaten, vertraulichen Dokumenten, Geschäftsgeheimnissen und persönlichen Daten anderer Menschen umgehen.
In ChatGPT gibt es einen separaten Abschnitt Data Controls, über den man einen Teil der Datenschutzeinstellungen verwalten kann. Für persönliche Konten kann der Benutzer unter anderem die Option Improve the model for everyone deaktivieren. Danach werden neue Gespräche nicht für das Training der OpenAI-Modelle verwendet. Für ChatGPT Business, Enterprise und Edu sowie die OpenAI-API werden die bereitgestellten Eingangs- und Ausgangsdaten standardmäßig nicht zum Training von Modellen verwendet.
Dies ist ein weiterer Grund, die Chat-Historie, das Gedächtnis und die Datennutzung zur Verbesserung der Modelle zu unterscheiden. Es handelt sich um verschiedene Mechanismen mit separaten Einstellungen. Zum Beispiel kann man die Chat-Historie behalten, aber auf die Nutzung neuer Chats für das Training von Modellen verzichten.
Gleichzeitig hebt keine Einstellung die grundlegende Regel der digitalen Hygiene auf: Wenn Informationen so vertraulich sind, dass ihr Leak ernsthaften Schaden anrichten könnte, ist es besser, sie nicht an einen Online-Dienst zu übermitteln, ohne die Regeln für die Speicherung und Verarbeitung von Daten genau zu verstehen.
Wird ChatGPT Google, Programmierer, Autoren und andere Berufe ersetzen?
Das Erscheinen von ChatGPT hat zwei gegensätzliche Extreme hervorgebracht. Nach einer Version wird künstliche Intelligenz bald die meisten Fachkräfte ersetzen. Nach einer anderen ist es nur ein etwas ausgeklügelterer Chatbot, der prinzipiell nichts ändern wird. Das tatsächliche Bild ist komplexer.
ChatGPT übernimmt bereits bestimmte Aufgaben, die zuvor vollständig von Menschen erledigt wurden: Es kann einen Entwurf für einen Brief erstellen, einen Text übersetzen, ein Dokument zusammenfassen, einen Codeabschnitt schreiben, eine Formel für eine Tabelle vorschlagen oder Informationen finden. Aber ein Beruf besteht normalerweise aus vielen verschiedenen Aufgaben und nicht aus einer einzigen Operation.
Dieser Unterschied wird in den Studien über die Auswirkungen von generativer KI auf die Beschäftigung deutlich. Im Bericht der Internationalen Arbeitsorganisation für 2025 wird festgestellt, dass etwa jeder vierte Arbeitnehmer weltweit in einem Beruf tätig ist, der in irgendeiner Weise von generativer KI betroffen ist. Gleichzeitig halten die Forscher eine Transformation der Arbeit für ein deutlich wahrscheinlicheres Szenario als die vollständige Automatisierung der meisten Berufe, da viele Aufgaben weiterhin menschliche Beteiligung erfordern.
Zum Beispiel kann ChatGPT einem Programmierer helfen, eine Funktion zu schreiben oder einen Fehler zu finden, aber die Erstellung eines Softwareprodukts erfordert auch ein Verständnis der Anforderungen, Architektur, Tests, Sicherheit und Verantwortung für das Endergebnis. Ein Autor kann einen Entwurf eines Textes erhalten, bestimmt jedoch weiterhin das Thema, überprüft die Fakten, entscheidet, was zu belassen ist, und trägt die Verantwortung für das veröffentlichte Material. Eine ähnliche Situation tritt im Marketing, in der Analyse, in der Bildung, im Design und in vielen anderen Bereichen auf.
Daten über die tatsächliche Nutzung von ChatGPT zeigen ebenfalls, dass die Menschen es oft genau als Assistenten einsetzen. Eine große Studie von OpenAI und dem Harvard-Ökonomen David Deming, veröffentlicht im Jahr 2025, zeigte, dass ein erheblicher Teil der Interaktionen mit der Suche nach Informationen, praktischen Ratschlägen und schriftlichen Aufgaben verbunden ist. Im Arbeitskontext ist die Erstellung und Bearbeitung von Texten besonders verbreitet.
Bis 2026 verschiebt sich die Nutzung auch von einfachen Anfragen hin zu spezifischen Aufgaben: Laut OpenAI fragen Benutzer in Arbeitsgesprächen mehr als doppelt so häufig ChatGPT, etwas zu tun oder zu erstellen, als dies in persönlichen Chats der Fall ist.
Die Situation mit Google ist ähnlich. ChatGPT kann bereits einige Funktionen ausführen, wegen derer zuvor eine Suchmaschine geöffnet wurde: schnell ein Konzept erklären, Optionen vergleichen oder die benötigten Informationen finden. Suchmaschinen bleiben jedoch ein Weg, um direkt Websites und Primärquellen zu finden, während ChatGPT die gefundenen Materialien selbst verarbeiten und auf dieser Grundlage eine Antwort formulieren kann.
Deshalb wird die Frage „Was wird ChatGPT ersetzen?“ allmählich von einer anderen abgelöst: Welche Aufgaben werden die Menschen dank KI anders erledigen?
Das Telefon hat die Kommunikation nicht überflüssig gemacht, der Taschenrechner hat die Mathematik nicht abgeschafft, und Suchmaschinen haben die Notwendigkeit, etwas zu wissen, nicht aufgehoben. Sie haben verändert, wie Menschen bestimmte Handlungen ausführen. Mit ChatGPT geschieht wahrscheinlich ein ähnlicher Prozess — nur dass er diesmal ein sehr breites Spektrum intellektueller Arbeit betrifft.
