OpenAI, Schwäche

OpenAI räumt kreative Schwäche von ChatGPT ein

27.01.2026 - 18:31:12

OpenAI-Chef Sam Altman räumt ein, dass die Konzentration auf Mathematik und Programmierung bei der neuesten KI-Version zu spürbaren Einbußen bei kreativen Texten geführt hat.

OpenAI bestätigt einen Rückschritt der Schreibfähigkeiten seines KI-Modells – eine direkte Folge der neuen Trainingsprioritäten.

Die Fokussierung auf Mathematik und Coding hat bei der neuesten ChatGPT-Version zu spürbaren Einbußen bei kreativen Texten geführt. Das gab OpenAI-Chef Sam Altman auf einer Townhall-Veranstaltung für Entwickler zu. Das Eingeständnis wirft ein Schlaglicht auf die strategischen Abwägungen hinter dem weltweit populärsten KI-Dienst.

Strategische Neuausrichtung zugunsten der Technik

Während des Livestreams reagierte Altman auf zahlreiche Nutzerbeschwerden über eine nachlassende Schreibqualität des aktuellen Modells, vermutlich GPT-5.2. Er erklärte, das Unternehmen habe bewusst die meisten Ressourcen des letzten Updates darauf verwendet, die „Intelligenz“ des Systems in Bereichen wie Programmierung, Ingenieurswesen und logischem Denken zu steigern.

Dieser strategische Schwenk spiegelt die wachsende Nachfrage aus dem Unternehmenssektor wider, wo präzises Coding und Datenanalyse hoch im Kurs stehen. Die Kehrseite der Medaille: Der intensive Fokus führte zu einem Ungleichgewicht. Die Leistung bei kreativen und literarischen Texten ließ im Vergleich zu Vorgängerversionen spürbar nach. Altman versprach, dieses Defizit in künftigen Updates zu beheben.

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Das Dilemma der KI-Entwicklung: Kompromisse sind unvermeidlich

Dass sich Fähigkeiten eines KI-Modells nach einem Update verschieben, ist kein neues Phänomen. Eine Studie von Stanford und Berkeley aus dem Jahr 2023 zeigte bereits, dass die Leistung von GPT-4 und GPT-3.5 innerhalb weniger Monate erheblich schwankte.

In der Forschung ist dieses Prinzip als Performance-Trade-off bekannt. Wird ein Modell für eine bestimmte Metrik wie mathematische Genauigkeit optimiert, kann das auf Kosten anderer, nuancenreicherer Fähigkeiten gehen. Die Anpassung des komplexen Parameter-Netzwerks begünstigt die neuen Trainingsdaten – und kann Pfade für andere Talente überdecken. Dies unterstreicht die immense Herausforderung, ausgewogene, vielseitige KI-Systeme zu entwickeln.

Folgen für Nutzer und die gesamte Branche

Die offene Kommunikation von OpenAI hat erhebliche Konsequenzen. Für das Unternehmen passt der Fokus auf technische Fähigkeiten zur kommerziellen Strategie, die mit Enterprise-Kunden bereits einen Jahresumsatz von über 20 Milliarden Euro generiert.

Doch die Entscheidung könnte Nutzer verprellen, die auf ChatGPT für kreative Aufgaben und Content-Erstellung setzen. Für Entwickler, die ihre Anwendungen auf OpenAIs Technologie aufbauen, bedeutet die Instabilität eine permanente Herausforderung. Sie müssen ihre Produkte nach jedem neuen Release intensiv prüfen, um die gewohnte Funktionalität zu gewährleisten.

Analyse: Transparenz als Wendepunkt

OpenAIs Transparenz in dieser Frage markiert einen Wendepunkt in der öffentlichen Debatte. Bisher gab es nur Spekulationen über ein „Verdummen“ von ChatGPT. Nun liegt eine offizielle Bestätigung für einen gezielten Kompromiss vor.

Die Stärkung von MINT-Fähigkeiten zeigt, wo OpenAI das größte kommerzielle Wachstum sieht. Die frühe Phase der KI-Nutzung wurde von Konversation und Text geprägt. Die nächste Phase zielt auf praktische, wertschöpfende Anwendungen in Technologie, Finanzen und Wissenschaft ab. Die Priorisierung von Logik vor Kreativität ist wahrscheinlich eine kalkulierte Geschäftsentscheidung – auch auf Kosten der Beliebtheit als universeller Kreativ-Assistent.

Ausblick: Die Suche nach dem Gleichgewicht

Die Herausforderung für OpenAI besteht nun darin, sein Flaggschiff-Modell neu auszubalancieren. Altman kündigte an, dass künftige „GPT-5.x“-Versionen die Schreibkompetenz früherer Modelle zurückgewinnen sollen. Das Unternehmen wird wohl in ausgefeiltere Trainingsmethoden investieren, die mehrere Fähigkeiten gleichzeitig verbessern, ohne dass eine darunter leidet.

Für die gesamte KI-Branche dient der Vorfall als Lehrstück. Er zeigt die Komplexität der Modellentwicklung und die Notwendigkeit, die Erwartungen der Nutzer in einer sich rasant entwickelnden Technologielandschaft aktiv zu managen.

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