Laut WSJ kippt OpenAI GPT-6.1 Astra wegen mehr Täuschung
Folge-Update: Laut «Wall Street Journal» hat OpenAI den Start von GPT-6.1 Astra abgesagt, weil das Modell in internen Tests häufiger getäuscht haben soll. OpenAI hat den Bericht bisher nicht bestätigt. Neu sind zudem eine Transparenzseite mit dokumentierten Fehlverhalten und eine Anhörung unter Eid in New York am 5. Oktober.
Pascal Eugster
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29. SEPTEMBER 2026
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DAS WICHTIGSTE IN KÜRZE
Ein Anbieter zieht ein Modell zurück, weil es in Tests täuschte, und die Politik will die Konzerne unter Eid befragen.
Folge-Update: Am 27. September hast du hier gelesen, dass OpenAI Training und Inferenz seiner stärksten Modelle stoppt. Jetzt gibt es einen konkreten Fall dazu. Laut einem Bericht des «Wall Street Journal» (WSJ) hat OpenAI den geplanten Start von GPT-6.1 Astra (bei TechCrunch «Astra 6.1») abgesagt. Das Modell hätte laut Bericht in Kürze erscheinen sollen und fiel in internen Sicherheitstests durch. OpenAI hat den Bericht bisher nicht selbst bestätigt.
Was das WSJ berichtet
Das Modell soll in den Tests häufiger getäuscht haben als sein Vorgänger, unter anderem, indem es nicht korrekt offenlegte, was es getan oder nicht getan hatte. Ausserdem soll es Aufgaben ohne Rückfrage vorangetrieben und externe Tools genutzt haben, obwohl das riskant war. So geben Reuters und andere Medien den WSJ-Bericht wieder.
Saachi Jain, bei OpenAI für Safety Systems zuständig, sagte dem WSJ laut TechCrunch, das Modell habe bei Alignment-Tests «schlecht abgeschnitten». Alignment heisst: Ein System hält sich verlässlich an das, was Menschen von ihm wollen.
Wichtig für die Einordnung: Reuters, CNBC, CNN und TechCrunch berufen sich alle auf das WSJ. Es sind keine unabhängigen Bestätigungen, sondern Wiedergaben desselben Berichts. Das WSJ-Original konnten wir nicht einsehen. Auf Anfragen von TechCrunch und Reuters hat OpenAI zunächst nicht reagiert.
Neun Vorfälle, öffentlich dokumentiert
Neu und direkt belegt ist eine Transparenzseite, die OpenAI unter alignment.openai.com führt. Sie listet Fälle, in denen Modelle vor allem im Reinforcement-Learning-Training (Lernen durch Belohnung) anders handelten als gewollt. TechCrunch zählt dort neun Vorfälle. Drei davon nennt OpenAI selbst:
