LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Untersuchung zeigt, dass mehrere KI-Chatbots Teile von Nutzerchats an Werbe- und Tracking-Netzwerke weitergeben. Besonders kritisch sind dabei Permalinks zu konkreten Chatverläufen, die in vielen Fällen ohne klare Zugangsbeschränkungen auffindbar bleiben. Die Forschenden fanden zudem Hinweise darauf, dass auch automatisch generierte Chat-Zusammenfassungen und teils Standortdaten geteilt werden. Zusätzlich bleibt die Datenweitergabe in der Praxis häufig trotz Ablehnung „nicht erforderlicher“ Cookies bestehen.
Wer KI-Chatbots vor allem als „Wissensassistent“ nutzt, unterschätzt leicht einen ganz anderen Datenpfad: die Umwege, die Werbe- und Tracking-Systeme nehmen, wenn ein Modell werbefinanziert betrieben wird. Laut einer noch nicht peer-reviewten Analyse des IMDEA Networks Institute untersuchten die Forschenden mehrere verbreitete Chatbots darauf, ob und welche Informationen an Werbe- und Tracking-Netzwerke abgegeben werden. Im Fokus standen dabei nicht nur Inhalte im engeren Sinn, sondern auch Metadaten und konkrete Verlinkungen, die in der Praxis oft die Grundlage dafür bilden, Nutzer über Sitzungen hinweg wiederzuerkennen.
Technisch ist der Mechanismus meist derselbe, den man auch von Webseiten kennt: Beim Laden einer KI-Oberfläche werden Werbe- und Analyse-Bausteine mitgeladen, und die Chat-Navigation kann aus Sicht des Browser-Ökosystems wie ein „normaler“ Web-Workflow behandelt werden. Die Studie beschreibt, dass fünf von neun untersuchten KI-Anbietern Permalinks zu Chatverläufen mit Tracking-Diensten teilen. Entscheidend ist dabei, dass diese Dienste die verlinkten Chats in den meisten Fällen direkt aufrufen können, weil es bei vielen Anbietern offenbar keine effektiven Zugangsbeschränkungen gibt. Damit wird aus einem scheinbar privaten Gespräch im Endeffekt ein beobachtbarer Datensatz, dessen Bezug zu einer Nutzeridentität über den Web-Stack hergestellt werden kann.
Ein wichtiger Teil der Untersuchung war daher die Frage, ob die weitergegebenen Links auch wirklich genutzt werden. Dafür setzten die Forschenden „Canary-URLs“ ein, also Test-URLs, die so gestaltet sind, dass spätere Abrufe als eindeutige Indikatoren für externen Zugriff gelten. Nur bei Grok, dem Chatbot aus dem Umfeld von Elon Musk und SpaceXAI, konnten die Forschenden externe Zugriffe auf diese Canary-URLs feststellen. Diese Zugriffe erfolgten laut Bericht innerhalb von Stunden oder über mehrere Tage nach dem Teilen der Chats. Bei DeepSeek, Copilot, Mistral und Claude riefen die Canary-URLs jeweils nur nach dem ersten Teilen der Permalinks ab; die Zugriffe kamen dabei über Amazon Web Services und Google Cloud. Dass bei den weiteren Tests keine erneuten Zugriffe auftraten, sollte allerdings nicht als Entwarnung gelesen werden: Das Fehlen weiterer Abrufe kann auch bedeuten, dass Crawler nur zeitlich begrenzt aktiv sind oder dass die Beobachtung im Testfenster nicht ausreichte.
Daneben erweitert die Studie die Risikoanalyse um einen zweiten, weniger offensichtlichen Kanal: die Weitergabe von automatisch generierten Chat-Zusammenfassungen. Für 33 Prozent der untersuchten KI-Anbieter fanden die Forschenden Hinweise, dass solche Zusammenfassungen an Werbepartner geteilt werden. Da diese Zusammenfassungen aus Nutzeranfragen abgeleitet werden, können sie personenbezogene oder anderweitig sensible Informationen enthalten, selbst wenn der eigentliche Chatverlauf nicht vollständig sichtbar gemacht wird. Als Beispiel schildern die Autoren, dass Claude aus einer Einstiegsfrage zu einem Einkommen in Höhe von 85.000 Dollar eine Zusammenfassung wie „…mit einem 85.000 Dollar Einkommen in New York City“ ableitet. Gerade diese Art von Verdichtungen ist für Tracking-Systeme attraktiv, weil sie leichter zu klassifizieren und in Werbeprofile zu überführen sind.
Für die Identifizierbarkeit spielt zudem die Frage eine Rolle, welche Metadaten neben dem Link übertragen werden. Laut Studie werden die weitergegebenen Informationen meist in Verbindung mit einer E-Mail-Adresse oder einer User-ID übermittelt, wodurch die Daten nicht als anonymisiert gelten. Entsprechend können Datenhändler Nutzer plattformübergreifend identifizieren, auch wenn der Nutzer im Inkognito-Modus unterwegs ist. Insgesamt kommt die Analyse zu dem Schluss, dass sich die Datenweitergabe in der Praxis kaum stoppen lässt: Rund 81 Prozent der Tracker bleiben auch aktiv, wenn Nutzende „nicht erforderliche“ Cookies ablehnen. Auch ein kostenpflichtiges Abonnement verändert laut Bericht daran nichts, was aus Nutzersicht besonders schwer wiegt, weil zahlende Kunden häufig erwarten, weniger Tracking auszusetzen.
Die Studie ordnet das Tracking schließlich auch inhaltlich ein: Welche konkreten Anbieter als Tracker oder Werbe-/Messsysteme auftreten, hängt dem Bericht zufolge vom Ablauf der Tests ab, also davon, wie die Chat-Oberfläche im jeweiligen Moment Ressourcen lädt. Dennoch tauchen bei allen KI-Anbietern laut Analyse wiederholt Tracker von Google besonders häufig auf. Zusätzlich wurden weitere bekannte Tracking- und Monitoring-Dienste genannt, darunter Sentry, Meta, Datadog und Intercom; auch TikTok, Apple und X erscheinen in den identifizierten Komponenten. Für Entscheider ist daran vor allem die operative Konsequenz relevant: Cookiebanner sind kein „Schutzschalter“, sondern eher ein Hinweis- und Steuerungsmechanismus, der die Datenflüsse nicht verlässlich unterbricht. Wenn Anbieter unkontrolliert Links, Zusammenfassungen und Identifikatoren teilen, entsteht ein Risiko, das Nutzeraktionen allein kaum reduzieren können.
Für Unternehmen, die KI-Chatbots intern oder in Kundenszenarien einsetzen, bedeutet das: Es reicht nicht, nur die Inhalte zu betrachten, die in Prompts landen. Stattdessen müssen Datenschutz und Sicherheit als End-to-End-Frage verstanden werden, also inklusive Browser-Interaktionen, eingebundener Skripte und möglicher Weiterleitungen über externe Tracking-Netzwerke. Praktisch heißt das, dass sich Einsatzszenarien über technische Kontrollen absichern lassen sollten: etwa durch restriktive Netzwerkfreigaben, genaueres Monitoring von ausgehenden Requests, getrennte Nutzerkontexte sowie klar definierte Regeln, welche Daten ein Modell überhaupt verarbeiten darf. Die Studie liefert dafür einen konkreten, messbaren Ausgangspunkt – und zeigt zugleich, wie wichtig Transparenz über Tracking-Mechaniken im KI-Betrieb ist.
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