LOS ANGELES / LONDON (IT BOLTWISE) – Laut OpenAI sollen iranische Operative KI-Modelle und fingierte Profile genutzt haben, um in mehreren US-Medien kritische Artikel gegen den US-Krieg gegen Iran zu platzieren. Rund ein Dutzend Veröffentlichungen weltweit habe demnach etwa 100 Beiträge von sieben „Fake-Journalisten“ veröffentlicht. OpenAI sperrte dabei Konten, die ChatGPT auf Farsi einsetzten, um Texte, Pitch-Vorschläge und Social-Kommentare anzupassen. Unklar bleibt, ob die Initiatoren tatsächlich mit staatlichen Stellen verbunden sind.
Die Meldung von OpenAI wirkt zunächst wie ein weiterer Fall von KI-Missbrauch im Bereich Textgenerierung. Bei genauerem Hinsehen geht es jedoch um etwas Strukturelles: Nicht nur Inhalte sollen mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz produziert, sondern komplette Kommunikationsketten simuliert werden – vom „Journalistenprofil“ bis zu Social-Media-Kommentaren. In der Darstellung von OpenAI nutzten Operative in Iran demnach OpenAI-Modelle und Fake-Personas, um über mehrere US-Medien hinweg Nachrichtenbeiträge zu platzieren, die das Narrativ gegen die US-Politik im Krieg gegen Iran schärfen sollten.
Nach OpenAI liefen die Aktivitäten über rund ein Dutzend Ausspielkanäle weltweit, wobei etwa 100 Artikel von sieben fingierten „Journalisten“ stammen. Technisch lässt sich das als Kombination aus generativer Textarbeit und redaktioneller „Formgebung“ verstehen: Wer einen Beitrag nicht nur schreibt, sondern auch Stil, Titel, Einstiegsargument und Pitch so anpasst, dass er wie ein echter redaktioneller Entwurf wirkt, erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass er in echte Publikationsprozesse gerät. OpenAI beschreibt außerdem, dass Konten gesperrt wurden, die ChatGPT mit prompts in Farsi genutzt hatten, um Artikeländerungen und editoriale Pitch-Vorschläge vorzunehmen sowie Social-Kommentare zu generieren.
Besonders relevant für Medienhäuser und Sicherheitsverantwortliche ist die beobachtete Mechanik hinter dem Wirkungsversprechen solcher Kampagnen. Nach OpenAI wurden nach der Veröffentlichung der Artikel die vom System erzeugten Kommentare genutzt, um Reaktionen auf Social Media zu posten – mit dem Anspruch, sie stammten von echten Personen. Die Beispielthemen, die OpenAI nennt, reichen von angeblichen Raketenangriffen bis zu möglichen Waffenstillstands- und Diplomatie-Szenarien; inhaltlich sollten die Texte die USA als Angreifer rahmen, Israel als unzuverlässigen Bündnispartner darstellen und Iran als widerständiges, zugleich aber als „Opfer“ inszeniertes Gegenüber zeigen. Genau diese Zielarchitektur ist für „Information Operations“ entscheidend: Sie koppelt die Reichweite echter Veröffentlichungsumfelder mit der emotionalen Verstärkung durch automatisierte Interaktion.
OpenAI ordnet das Vorgehen zugleich vorsichtig ein: Die Aktivität habe zwar mit einer „commercial actor“ genannten, gegen Bezahlung agierenden Einflusskampagne übereingestimmt, den konkreten Akteur könne das Unternehmen aber nicht identifizieren. Das ist für die Bewertung wichtig, weil Künstliche Intelligenz hier nicht als alleiniger Auslöser wirkt, sondern als Skalierungsschicht. Wer mit KI schneller Varianten von Titeln und Argumentationslinien erstellt, kann mehr Kontaktpunkte ausspielen, schneller nachsteuern und damit die Hürde senken, die bei manuellen Operationen oft durch Zeit und Ressourcen entsteht. Für Entscheider heißt das: Prüfprozesse müssen nicht nur „Sprache“ erkennen, sondern auch Indizien für Quellenketten, Identitätskonsistenz und die Logik der Ausspielkanäle stärker gewichten.
Dass die Beiträge in der Realität tatsächlich in veröffentlichten Umfeldern landeten, zeigt zudem, wie eng KI-Textproduktion mit Vertrauensmechanismen im Medienbetrieb verzahnt ist. In der Berichterstattung wird ein Beispiel genannt, bei dem ein Beitrag mit Bezug auf Jared Kushner und die US-Außenpolitik in einem Selbstverständnis als unabhängiges, „justice-driven“ Medium publiziert worden sei. Dazu passt die Einschätzung von Jessica Brandt, die den ehemaligen Foreign Malign Influence Center leitete: Sie verweist darauf, dass solche Aktivitäten die Verursacherhand besser verbergen könnten, indem sie „false fronts“ aufbauen, die sich einfacher über authentisch wirkende Kanäle „durchlaugen“ lassen. Brandts Punkt ist weniger „KI ist gefährlich“ als die Verschiebung des Aufwand-Nutzen-Verhältnisses für Täuschungen: Wo früher mehrere Schritte nötig waren, können heute mehr Varianten schneller entstehen.
Aus industrie- und produktionsseitiger Sicht wirft der Fall auch die Frage auf, wie sich KI-gestützte Erkennung und Moderation in die Praxis integrieren lassen. OpenAI hat nach eigenen Angaben ChatGPT-Konten gesperrt, die für das Verändern und Ausspielen der Inhalte genutzt wurden. Doch solche Maßnahmen lösen nur einen Teil des Problems, weil Kampagnen häufig nicht an der Modellnutzung „aufhören“, sondern den Output über verschiedene Plattformen, Identitäten und redaktionelle Prozesse weiterziehen. In der Vergangenheit berichtete man außerdem über einen KI-gestützten, falschen Bericht über angeblich transportierte nukleare Komponenten, der beinahe zu einem militärischen Eingreifen geführt hätte; der neue Fall veranschaulicht die gleiche Linie: Künstliche Intelligenz kann Inhalte plausibler machen, wodurch die Wirkungskette vom Text zur Handlung schneller wird.
Für Unternehmen, die KI-Systeme in Workflows einsetzen – etwa für Recherche, Content-Entwürfe oder Social-Management – bedeutet das vor allem eins: Governance darf nicht erst bei der Publikation beginnen. Wer Prompts, Nutzeridentitäten und Ausgabearten verfolgt, kann Missbrauch früher erkennen, beispielsweise wenn Muster auftreten, die auf fremdgesteuerte „Account-Ökosysteme“ hindeuten. Gleichzeitig sollten interne Prüfungen stärker darauf achten, wie ein Text ins redaktionelle Umfeld passt: Tonalität, Quellenlage, Metadaten und die Konsistenz von Autorenidentitäten sind oft aussagekräftiger als einzelne Formulierungen. Der Vorfall zeigt damit nicht nur die Gefahren von KI-basierten Fake-Storys, sondern auch, wie sehr die nächsten Sicherheits- und Qualitätsfragen an die gesamte Prozesskette gekoppelt sind.
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