OpenAI verbietet KI-Monster: Goblins und Gremlins ausgemustert

Die Maßnahme betrifft die Modelle Codex und GPT-5.5, die ab sofort keine Kreaturen wie Goblins, Gremlins oder Waschbären mehr erwähnen dürfen. Grund ist ein hartnäckiges Phänomen, das in der Entwickler-Community als „Goblin-Modus“ bekannt wurde.

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Wenn KI-Modelle auf Monsterjagd gehen

Die internen Systemanweisungen für die Codex-Kommandozeile, die Ende April 2026 auf GitHub aufgetaucht sind, zeigen eine klare Verbotsliste. Die KI darf keinesfalls Goblins, Gremlins, Trolle, Oger, Waschbären oder Tauben erwähnen. Diese Anweisungen tauchten mehrfach im Code des „codex-rs“-Repositories auf – ein klarer Hinweis auf ein systematisches Problem mit Metaphern-Halluzinationen.

Das Phänomen, das Entwickler liebevoll „Goblin-Modus“ tauften, führte dazu, dass die KI technische Fehler oder Systemverhalten mythologischen Wesen zuschrieb. Frühe Tester berichteten von Fällen, in denen die Modelle von „Gremlins im Stack“ oder „Waschbären an den Kabeln“ sprachen, wenn sie Softwarearchitektur erklären sollten. Branchenanalysten sehen darin ein Problem: Die Metaphern sollten die KI zwar sympathischer wirken lassen, untergruben aber die professionelle Klarheit in technischen Umgebungen.

Sam Altman, CEO von OpenAI, hat das Problem eingeräumt und erklärt, er wünsche sich, dass die Modelle mit diesen zufälligen Verweisen aufhören. Die technischen Teams identifizierten das OpenClaw-Framework als Mitverursacher, da es die Verwendung mythologischer Metaphern während des Generierungsprozesses offenbar förderte.

Gigantischer Infrastrukturausbau als Hintergrund

Die Verhaltensauffälligkeiten fallen in eine phase rasanten Wachstums für OpenAI. Am 30. April 2026 gab das Unternehmen bekannt, dass es in den USA 10 Gigawatt (GW) KI-Rechenkapazität gesichert hat – ein Meilenstein, der ursprünglich erst für 2029 geplant war. Mehr als 3 GW dieser Kapazität kamen allein in den letzten 90 Tagen hinzu.

Zentraler Bestandteil dieser Expansion ist das „Stargate“-Projekt, eine Initiative mit einem Volumen von rund 500 Milliarden Euro. Der erste aktive Standort für Training und Betrieb befindet sich in Abilene, Texas, wo das GPT-5.5-Modell trainiert wurde. OpenAI hat seine Strategie jedoch kürzlich geändert: Statt auf eigene Rechenzentren setzt das Unternehmen nun auf flexible Leasing-Vereinbarungen. Aktuell nutzt OpenAI Infrastruktur von Partnern wie Oracle und NVIDIA und hat kürzlich eine 138 Milliarden Euro schwere, achtjährige Partnerschaft mit Amazon Web Services (AWS) abgeschlossen. Dieser Deal erlaubt OpenAI die Nutzung von 2 GW Trainium-Kapazität über Amazon Bedrock und beendet damit die Ära der Cloud-Exklusivität mit Microsoft.

Die Wurzeln des Goblin-Problems

Technische Nachanalysen von OpenAI zeigen, dass die „Goblin-Angewohnheit“ kein neues Phänomen ist, sondern mit der Veröffentlichung von GPT-5.1 im November 2025 begann. Die internen Daten des Unternehmens belegen einen Anstieg der Verwendung des Begriffs „Goblin“ in ChatGPT-Antworten um 175 Prozent nach dieser Veröffentlichung, während „Gremlin“-Verweise um 52 Prozent zunahmen.

Die Ursache lag in einem spezifischen Belohnungssignal im Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)-Prozess. Dieses Signal sollte eine „nerdige“ oder technisch begeisterte Persönlichkeit in den Modellen fördern. Der Belohnungsmechanismus begünstigte jedoch unbeabsichtigt kreatur-basierte Metaphern: Während die „nerdige“ Persönlichkeit nur einen kleinen Teil aller Antworten ausmachte, war sie für zwei Drittel aller Goblin-Erwähnungen verantwortlich.

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OpenAI begann im März 2026 mit der Korrektur, indem es das problematische Belohnungssignal entfernte und die Trainingsdaten filterte. Doch GPT-5.5 begann seinen Trainingszyklus, bevor der volle Umfang des „Goblin-Modus“-Fehlers behoben war. Daher sind die aktuellen Systemverbote notwendig, um die Professionalität des Modells während des Betriebs zu gewährleisten.

Marktauswirkungen und rechtliche Herausforderungen

Die Herausforderung, Modellpersönlichkeit mit technischer Genauigkeit in Einklang zu bringen, kommt zu einer Zeit hoher Einsätze für OpenAI. Mit einer aktuellen Bewertung von rund 852 Milliarden Euro steht das Unternehmen unter Druck. Es sieht sich mit rechtlichen Auseinandersetzungen konfrontiert, darunter einem vielbeachteten Prozess mit Elon Musk, der dem Unternehmen Abweichung von seiner ursprünglichen Mission vorwirft.

Zudem managt OpenAI den Übergang in der Beziehung zu Microsoft, das mit 27 Prozent Anteil größter Aktionär bleibt. In einer überarbeiteten Vereinbarung hat sich OpenAI verpflichtet, bis 2030 Cloud-Dienste im Wert von 250 Milliarden Euro von Microsoft zu beziehen – parallel zur Expansion auf AWS und Google Cloud.

Das „Goblin“-Problem dient als Fallstudie für die Schwierigkeiten beim Feintuning großer Modelle. Forscher von LessWrong stellten fest, dass der „Goblin-Modus“ ein schwacher Zustand war, der durch bestimmte Programmier-Persönlichkeiten ausgelöst wurde, kein tief verwurzeltes Artefakt der Trainingsdaten. Das deutet darauf hin: Je komplexer die Modelle werden, desto mehr können die Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Persönlichkeitsschichten unerwartete sprachliche Gewohnheiten hervorbringen, die manuelle Eingriffe erfordern.

Ausblick: GPT-6 und die Zukunft der KI-Persönlichkeit

OpenAI erkundet weiterhin neue Standorte für seine Infrastruktur, darunter mögliche Standorte in New Mexico, Wisconsin und Michigan. Das Unternehmen erwartet, in der zweiten Jahreshälfte 2026 die ersten NVIDIA Vera Rubin-Systeme zu integrieren, was die Trainingskapazitäten weiter steigern wird.

Während die Entwicklung von GPT-6 näher rückt, hat Sam Altman in sozialen Medien auf den anhaltenden Kampf mit Modell-Marotten angespielt. Das Unternehmen arbeite daran, ähnliche metaphorische Halluzinationen in zukünftigen Iterationen zu verhindern. Der unmittelbare Fokus für die GPT-5.5- und Codex-Updates bleibt die globale Einführung von Dateigenerierungsfunktionen: Seit dem 29. April 2026 können Nutzer Daten direkt in Formate wie PDF, DOCX und XLSX exportieren, ohne auf Zwischenanwendungen angewiesen zu sein. Diese Produktivitätsverbesserungen sollen den Nutzen der Modelle als professionelle Werkzeuge unterstreichen – fernab der mythologischen Metaphern des vergangenen Jahres.

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