OpenAI analysiert 800.000 berufliche Chats – und entdeckt, dass Menschen nebenbei fremde Jobs erledigen

OpenAI hat am Montag den ersten Bericht einer neuen Forschungsreihe veröffentlicht. Das wichtigste Ergebnis ist auch ohne Erfahrung mit wissenschaftlichen Arbeiten leicht vorstellbar: Nach der Auswertung von mehr als 800.000 beruflichen ChatGPT-Nachrichten von Nutzern in den USA stellte das Unternehmen fest, dass sich 43,5 Prozent der berufsspezifischen Nachrichten mit Aufgaben aus einem anderen Beruf befassten. Ein Marketingmitarbeiter sucht den Fehler auf einer Website. Eine Vertrieblerin untersucht Kundendaten, für die früher ein Analyst zuständig gewesen wäre. Ein Kleinunternehmer prüft einen Vertrag. OpenAI nennt dieses Muster „Task Crossover“.

Die Methode ist wichtig, denn die Zahl klingt größer, als sie ist. Zunächst entfernte OpenAI die sogenannte allgemeine Arbeit: Schreiben, Zusammenfassen, Terminplanung – Dinge, die unabhängig von der Berufsbezeichnung überall anfallen. Darauf entfielen 61,5 Prozent aller beruflichen Nachrichten. Nur die übrigen 38,5 Prozent galten als berufsspezifisch, und innerhalb dieses Ausschnitts überschritten 43,5 Prozent eine Berufsgrenze. Bei einigen Berufsgruppen war der Anteil deutlich höher: 77 Prozent im Kundenservice, 75 Prozent im Design, 69 Prozent im Personalwesen, 56 Prozent im Rechtsbereich und 53 Prozent im Marketing.

Zwei Aufgaben wanderten besonders weit in fremdes Zuständigkeitsgebiet. Finanzielle Berechnungen und technische Fehlerbehebung gehörten in jeder einzelnen der sieben anderen untersuchten Berufsgruppen zu den drei häufigsten übernommenen Aufgaben. Designer liehen viel und verliehen wenig: 35,2 Prozent ihrer Nachrichten betrafen die Arbeit anderer, während Designaufgaben nur 1,7 Prozent der Nachrichten aller anderen ausmachten. Bei Ingenieuren war es eher umgekehrt; ihre Arbeit wurde deutlich häufiger übernommen, als sie fremde Aufgaben übernahmen. Auch die Unternehmensgröße spielte eine Rolle. In Arbeitsbereichen mit zwei bis fünf Plätzen lagen durchschnittlich 18,9 Prozent der Nachrichten eines Nutzers außerhalb seines Berufs; ab 100 Plätzen waren es 16,3 Prozent. Wenn kein Spezialist den Flur hinunter sitzt, bleibt das Problem bei der Person, die es gerade hat.

Warum passiert das? Ein großes Sprachmodell ist von Grund auf Generalist: Es wurde gleichzeitig mit Texten aus allen Berufen trainiert, besitzt in vielen Bereichen ein breites, aber oberflächliches Können und weiß zugleich nichts über dein Unternehmen. Genau diese Kombination erzeugt das von OpenAI beobachtete Muster. Aufgaben wechseln leicht den Beruf, wenn allgemeines Wissen den größten Teil ausmacht, etwa beim Schreiben einer Formel oder Lesen einer Fehlermeldung. Sie bleiben dort, wo sie stark von nirgends dokumentiertem Kontext abhängen. Die Studie zeigt allerdings nicht, ob die Ergebnisse gut waren. OpenAI zählte, worum die Menschen das Modell baten, nicht ob die Vertragsprüfung korrekt ausfiel. Das Unternehmen hat zudem ein wirtschaftliches Interesse an dieser Erzählung, auch wenn die Zuordnung der Nachrichten zur US-Berufsdatenbank O*NET methodisch plausibel ist.

Was das für dich bedeutet: Wenn KI für dich neu ist, liegt ihr Wert nicht nur darin, E-Mails zu schreiben. Sie ermöglicht dir, die eine wöchentliche Aufgabe überhaupt zu versuchen, für die du früher Zeit bei jemand anderem buchen musstest. Beginne mit den beiden Aufgaben, die Berufsgrenzen am häufigsten überschreiten: einer schnellen Finanzrechnung oder einer technischen Fehlersuche. Wenn du KI schon intensiv nutzt, sind die Zahlen Warnung und Versprechen zugleich. Juristische oder finanzielle Arbeit ohne entsprechende Ausbildung ist genau der Bereich, in dem eine selbstbewusste falsche Antwort besonders teuer wird. OpenAIs Daten messen nur die Versuche, nicht den Erfolg, und sie umfassen ausschließlich Nutzer in den USA.

Quellen

• How AI is expanding what people do at work, OpenAI
• Work at the Frontier, Bericht (PDF), OpenAI
• OpenAI says more workers are using ChatGPT to do other people’s jobs, The Decoder