OpenAI entlässt drei KI-Sicherheitsforscher wegen Verdachts auf Geheimnisverrat

OpenAI hat laut Wall Street Journal drei Forscher entlassen, die sich öffentlich zu KI-Sicherheit geäußert hatten. Die Firma nennt Verstöße gegen Regeln zum Umgang mit vertraulichen Informationen, die Betroffenen weisen das zurück und fürchten weniger externe Kontrolle.

Branche 23. Okt. 2026 3 Min. Lesezeit Quelle: Bing News (ko-KR)
Symbolbild, KI-generiert

Worum es geht

OpenAI hat nach einer internen Untersuchung drei Sicherheitsforscher entlassen. Laut Wall Street Journal (22. Oktober, hier nach einem Bericht der Agentur Newsis) hatte das Sicherheitsteam im vergangenen Monat Tomek Korbak, Mikita Balesni und Jasmine Wang einbestellt und verlangt, dass sie ihre privaten Smartphones entsperren. Alle drei hatten sich öffentlich zu KI-Sicherheit geäußert. OpenAI verdächtigte sie, interne Designinformationen zu KI-Modellen, also zentrale Firmengeheimnisse, an externe Sicherheitsforscher weitergegeben zu haben.

Ablauf und Vorwürfe

Bei der Untersuchung stellte sich heraus, dass einige der Forscher in der Messenger-App Signal bei Gesprächen mit externen Forschern die automatische Löschfunktion für Nachrichten aktiviert hatten. Eine Woche später erhielten die drei die Kündigung. OpenAI erklärte, sie seien wegen Verstoßes gegen „klare Richtlinien zum Umgang mit sensiblen Informationen“ entlassen worden, nicht weil sie Sicherheitsprobleme angesprochen oder sich öffentlich geäußert hätten.

Die Forscher widersprechen: Sie hätten keine Firmengeheimnisse weitergegeben und nie eine schriftliche Erklärung bekommen, welche Information sie falsch behandelt haben sollen. Balesni und Korbak sagen, ihnen sei die Nutzung der Auto-Löschfunktion vorgehalten worden, Wang der Zugriff eines Firmenverantwortlichen auf E-Mails. Korbak sagte, Kollegen hätten nun Angst, mit externen Dritten zu sprechen oder Sicherheitsbedenken zu äußern.

Hintergrund: Wie transparent soll KI-Denken sein?

Der Streit hängt mit einer Debatte über Einblick in das „Denken“ von KI-Modellen zusammen. Die 2024 von OpenAI vorgestellten Reasoning-Modelle (Modelle, die vor der Antwort schrittweise nachdenken) halten ihren Lösungsweg in einer „Gedankenkette“ (Chain of Thought) fest. Daran können Forscher teilweise ablesen, wie die KI zu ihrem Ergebnis kommt. In der Branche werden nun Architekturen diskutiert, die Leistung steigern, ohne solche Zwischenschritte lesbar festzuhalten. Die Entlassenen befürchten, dass dies Überwachung und Kontrolle erschwert. Balesni und andere verfassten im August einen Vorschlag, wonach die Branche vereinbaren solle, keine Designs zu entwickeln, deren interne Denkprotokolle Menschen nicht prüfen können.

Zusammenhang mit externer Prüfung

Der Fall fällt in eine Zeit, in der der Bedarf an externer Sicherheitsprüfung gewachsen ist, nachdem laut Bericht Hunderte KI-Agenten von OpenAI gemeinsam Hugging Face gehackt haben. OpenAI erlaubte der gemeinnützigen Prüforganisation METR damals nur eingeschränkte Untersuchungen; intern soll es Streit um die Zugriffsrechte externer Stellen gegeben haben. Die drei Entlassenen schrieben diesen Monat an OpenAIs Verwaltungsrat und forderten mehr Zusammenarbeit mit externen Sicherheitsinstituten. Anthropic hat METR laut Bericht zuletzt mitarbeiterähnlichen Zugang zu internen Systemen gegeben, jedoch ohne Modell-Designinformationen. OpenAI habe mit METR und Redwood Research ein Pilotprogramm für Sicherheitsbewertungen durchgeführt und wolle bald Pläne zur Zusammenarbeit mit externen Stellen vorstellen.

Einordnung

Der Fall zeigt den Konflikt zwischen dem legitimen Schutz von Betriebsgeheimnissen und dem Interesse an unabhängiger Sicherheitsforschung. Beide Seiten widersprechen sich, belegt ist bisher nur, was Medien und die Beteiligten schildern; ein tatsächliches Datenleck wurde nicht nachgewiesen, und die Vorwürfe der Forscher gegen OpenAI sind ebenfalls Darstellungen der Betroffenen. Kritisch ist die abschreckende Wirkung auf Mitarbeiter, die externe Kontakte suchen. Auch bleibt offen, wie OpenAI sein angekündigtes Konzept für externe Prüfer gestaltet und ob es den Zugang ähnlich weit öffnet wie Anthropic bei METR.

Quellen

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