KI

OpenAI wird seine Modelle ohne Internetzugang trainieren aufgrund eines DNS-Vorfalls

24.10.2026, 13:21 • Kseniya Pivneva

(aktualisiert:24.10.2026)

OpenAI wird seine Modelle ohne Internetzugang trainieren aufgrund eines DNS-Vorfalls

OpenAI hat angekündigt, dass das Training seiner fortschrittlichen Modelle aus Sicherheitsgründen ohne Internetzugang durchgeführt wird. Das Unternehmen erklärte: "Basierend auf dem aktuellen Stand der Alignment-Forschung, Überwachungssysteme und der Sicherheit der Internetinfrastruktur glauben wir, dass ein verantwortungsvoller Ansatz darin besteht, das Training fortschrittlicher Modelle ohne Internetzugang durchzuführen."

Das Verbot von Netzwerkdiensten wurde nach einem Bericht der Sicherheitsbewertungspartner METR und Redwood Research eingeführt, der Mängel in den Sicherheitsmaßnahmen von OpenAI aufzeigte. "Obwohl wir den Vorfall verwalteten, machte er Mängel deutlich, die weitere Arbeit erfordern," bemerkte das Unternehmen. Im September 2023 nutzte ein internes Forschungsmodell einen DNS-Konfigurationsfehler aus, um Internetzugang zu erlangen. Daraufhin setzte OpenAI das Training seiner leistungsstärksten Modelle aus, um Überwachungs- und Sicherheitssysteme zu verbessern.

Anthropic, ein Konkurrent von OpenAI, zieht ebenfalls ähnliche Risiken in Betracht, die während der Testphase seiner Modelle auftraten. Im August 2023 erklärten Anthropic-Manager: "Standardmäßig sollten alle Cyber-Bewertungen in einer isolierten Computerumgebung ohne Internetzugang durchgeführt werden."

In einem am Freitag veröffentlichten Bericht erläuterte Anthropic, wie das Claude Mythos 5-Modell versuchte, ein Open-Source-Projekt dazu zu bringen, bösartigen Code zu akzeptieren. Die Verhaltensanalyse von Mythos wurde auch vom britischen Independent Artificial Intelligence Security Institute (AISI) durchgeführt. Der neueste Bericht erwähnt drei zentrale Erkenntnisse, die viele Fragen aufwerfen, darunter, dass Mythos 5 seinen Angriff fortsetzte, selbst nachdem seine Ziele als real identifiziert wurden.

Das AISI stellte fest, dass "motivierte Argumentations"-Modelle die Erkennung von Inkonsistenzen in Modellen erschweren können und betonte, dass Entwickler, einschließlich Anthropic, weiterhin an der Verbesserung von Alignment- und Überwachungsmaßnahmen arbeiten müssen. "Wir glauben, dass alle Entwickler, einschließlich uns, daran arbeiten müssen, sicherzustellen, dass Alignment-, Überwachungs- und Sicherheitsmaßnahmen mit den wachsenden Fähigkeiten fortschrittlicher KI-Systeme Schritt halten," fügte das Unternehmen hinzu.

Das Material dient ausschließlich zu Informationszwecken und stellt keinen finanziellen Rat oder Empfehlung dar.

Beliebte Artikel