Version 2.0 · Stand: 27.07.2026
ChatGPT ist ein KI-Chatbot des US-Unternehmens OpenAI, veröffentlicht am 30. November 2022. Er basiert auf einem grossen Sprachmodell (Large Language Model, LLM) – einem Deep-Learning-Algorithmus, der Text auf der Grundlage riesiger Datensätze erkennen, zusammenfassen, übersetzen, vorhersagen und generieren kann (Floridi & Chiriatti, 2020). Als Produkt der generativen bzw. Konversations-KI ermöglicht ChatGPT menschenähnliche Dialoge; inzwischen verarbeiten die Modelle neben Text auch Bilder, Audio und Daten. ChatGPT gilt als Auslöser des KI-Booms ab 2023 und steht in Konkurrenz zu Systemen wie Google Gemini, Anthropic Claude oder Microsoft Copilot.
Leistungen und Grenzen
ChatGPT korrigiert, übersetzt, fasst zusammen, strukturiert und generiert Texte in hoher sprachlicher Qualität; mit gezieltem Prompting (Aufgabe, Kontext, Rolle, Format) lassen sich die Ergebnisse deutlich verbessern (→ KI für die Kommunikation). Die Grenzen liegen im Prinzip des Sprachmodells: Es berechnet wahrscheinliche Wortfolgen, «versteht» aber nicht im menschlichen Sinn. Daraus folgen Halluzinationen (plausibel klingende Falschaussagen samt erfundener Quellen), Wissenslücken jenseits des Trainingsstands, mögliche Verzerrungen aus den Trainingsdaten sowie Datenschutzfragen bei der Eingabe sensibler Informationen (Bender et al., 2021; → KI und ihre Gefahren). Ausgaben sind deshalb stets als Entwurf zu behandeln, der menschliche Prüfung braucht.
Bedeutung für die Krisenkommunikation (KMK-Bezug)
In der Krisenkommunikation ist ChatGPT doppelt bedeutsam: als Werkzeug – für Lagebilder, Medienresonanz-Zusammenfassungen, Entwürfe von Statements und die theoriegestützte Fallanalyse – und als Risikofaktor, wenn ungeprüfte KI-Texte publiziert werden oder vertrauliche Kriseninformationen in öffentliche Modelle fliessen. Das KMK-Analyse-System arbeitet selbst LLM-gestützt und sichert die Qualität über feste Codierbögen, Quellenpriorität und die 🔴-EST-Markierung von Schätzungen.
Literatur
Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? In Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (S. 610–623). ACM. https://doi.org/10.1145/3442188.3445922
Floridi, L., & Chiriatti, M. (2020). GPT‑3: Its nature, scope, limits, and consequences. Minds and Machines, 30, 681–694. https://doi.org/10.1007/s11023-020–09548‑1