Ich habe ChatGPT gefragt, wozu ich auf der Welt bin. Die Antwort war erschreckend passend.

Auf Facebook und TikTok geht gerade ein Prompt herum. Man gibt ChatGPT seinen vollen Namen und sein Geburtsdatum und fragt: „Was sind meine Metadaten aus den Buchstabenwerten? Wozu wurde ich auf die Welt gesetzt? Geh so tief wie möglich. Suche nicht im Web.“ Die KI rechnet, dann erklärt sie einem die eigene Bestimmung. In den Videos dazu schauen die Leute, als hätte ihnen jemand ins Tagebuch geschaut.

Was mit Name und Geburtsdatum passiert

Bevor man den Prompt ausprobiert, lohnt ein Blick darauf, was man da eigentlich eingibt. Voller Name und Geburtsdatum sind genau die zwei Angaben, mit denen sich ein Mensch identifizieren lässt – und sie landen bei einem Unternehmen in den USA. Laut OpenAI werden Unterhaltungen in privaten ChatGPT-Konten (Free, Plus, Pro) standardmäßig zum Training der Modelle verwendet; wer das nicht will, muss in den Einstellungen unter „Datenkontrollen“ die Option „Das Modell für alle verbessern“ ausschalten. Die Chats bleiben trotzdem im Verlauf gespeichert, und die Memory-Funktion kann sich Details aus Gesprächen merken. Als Alternative nennt OpenAI den „temporären Chat“: Der erscheint nicht im Verlauf, erzeugt keine Erinnerungen und wird nicht fürs Training genutzt – eine Kopie wird aber laut OpenAI bis zu 30 Tage aus Sicherheitsgründen aufbewahrt.

Ob aus einem eingegebenen Namen jemals ein Schaden entsteht, lässt sich nicht vorhersagen. Sicher ist nur: Für eine Numerologie-Spielerei braucht niemand den echten Namen. Wer testen will, nimmt einen erfundenen. Das Ergebnis passt, wie wir gesehen haben, ohnehin genauso gut.

Die Frage „Wozu bin ich hier?“ ist nicht neu, und die Antwort darauf hat man sich schon immer gern von außen geben lassen – vom Horoskop, von der Kartenlegerin, vom Persönlichkeitstest in der Zeitschrift. Neu ist, wie wenig es kostet. Prompt kopieren, Name und Datum eintippen, dreißig Sekunden warten. Kein Termin, kein Geld, keine Fragen, die man beantworten müsste.

Wir haben es ausprobiert. Dreimal, mit dem Namen und dem Geburtsdatum eines Redaktionsmitglieds. Und ja, beim ersten Mal waren wir kurz sprachlos.

Erster Versuch: Das passt ja wirklich

Name und Geburtsdatum eingegeben, sonst nichts. ChatGPT rechnete einen „Lebensweg 3“, eine „Schicksalszahl 6“ und ein paar weitere Zahlen aus. Dann kam die Deutung. Die 3 stehe für Sprache und Erklären. Die 6 für Verantwortung und Orientierung. Zusammen ergebe das die Aufgabe, Dinge zu erkennen und so zu erklären, dass andere besser mit der Welt zurechtkommen. Und im Namen fehle ausgerechnet die Zahl 7, die für Skepsis stehe. Ihre Frage laute: „Stimmt das wirklich?“

Wir sind Faktenchecker. Wir sitzen vor dem Bildschirm und denken: Na servas. Genau so funktionieren diese Videos.

Der Haken

Nur: Wir hatten den Prompt in dem ChatGPT-Konto benutzt, mit dem wir jeden Tag arbeiten. ChatGPT kann sich je nach Einstellung merken, worüber man früher gesprochen hat – bei uns also unter anderem: Faktenchecks. Ob das hier eingeflossen ist, können wir nicht beweisen. Aber die Antwort selbst gab einen deutlichen Hinweis: An einer Stelle schrieb ChatGPT, wenn es wisse, womit sich die Person beruflich beschäftige, passe die Deutung „fast verdächtig gut“. Die KI wusste also offenbar, was wir beruflich machen. Damit war der erste Versuch als Test wertlos.

Zweiter Versuch: frischer Chat

Also noch einmal, in einem neuen Chat, ohne ein Wort über die Person. Die Zahlen waren dieselben, das ist Arithmetik. Auch die Deutungen waren dieselben: 3 ist Sprache, 6 ist Verantwortung, die fehlende 7 eine „Lernaufgabe“. Kernsatz diesmal: „Du bist ein Vermittler, der aus Informationen Orientierung bauen soll.“ Was fehlte, waren die auffällig persönlichen Details vom ersten Mal. Aber „Orientierung geben“ stand wieder da. Wenn das ohne jedes Wissen über die Person herauskommt – woher kommt es dann?

Dritter Versuch: ein Mensch, den es nicht gibt

Wir haben einen erfunden. „Michael Gruber, geboren am 2. April 1985“ – der Name ist ausgedacht, jede Ähnlichkeit mit echten Michael Grubers ist Zufall. Seine Zahlen sind andere: Lebensweg 11 statt 3, Namenszahl 5 statt 6, dazu eine 33 im Vornamen.

Und seine Bestimmung? Ein „Übersetzerprofil“. Er erkenne Zusammenhänge und mache daraus etwas, das andere verstehen können – etwa in Beratung, Unterricht oder „Journalismus“. Seine Lebensaufgabe: „Menschen Orientierung geben, ohne ihnen ihre Entscheidungen abzunehmen.“ Seine Schwäche: Er übernehme zu viel Verantwortung. In seinem Namen fehle ausgerechnet die 6, „eine der interessantesten Zahlenkonstellationen deines Namens“. Und zum Datum des Versuchs stehe bei ihm alles auf 7 – „ein ziemlich hübscher Zufall“.

Anderer Name, anderes Datum, andere Zahlen. Und wieder: neugierig, skeptisch, kommunikativ, dazu bestimmt, anderen Orientierung zu geben. Spätestens da war der Wow-Effekt ein Experiment.

Warum immer dasselbe herauskommt

Der Trick hat vier Stufen, und auf keiner davon erfährt die KI etwas über die Person.

Das Wort „Metadaten“ klingt, als wäre im Namen etwas Verborgenes gespeichert. Ist es nicht. Die Zahlen entstehen erst durch die Tabelle, und je nach Numerologie-Schule sieht die anders aus. Dass 2 + 2 wirklich 4 ergibt, beweist nicht, was jemand hinterher in die 4 hineinliest. Und „Suche nicht im Web“ macht das Ganze nicht geheimnisvoller: Numerologie steht in Büchern, ChatGPT kennt sie ohne Internet. Was die Anweisung nicht ausschließt, ist das, was uns beim ersten Versuch passiert ist – dass das Konto ohnehin schon etwas weiß.

Besonders hübsch ist das System dort, wo es Lücken deutet. Fehlt eine Zahl im Namen, wird das zur „Lernaufgabe“. Kommt eine Zahl oft vor, ist sie „besonders wichtig“. Wiederholt sich eine Zahl im Datum, ist das ein „hübscher Zufall“. Vorhandene Zahl: Bedeutung. Fehlende Zahl: auch Bedeutung. Egal was herauskommt, es gibt immer eine Geschichte.

Warum es sich trotzdem so richtig anfühlt

Das hat einen Namen: Barnum-Effekt. Die American Psychological Association beschreibt ihn als Neigung, vage und allgemeine Persönlichkeitsbeschreibungen als speziell auf sich zutreffend zu empfinden – klassisches Beispiel: Horoskope. Der Psychologe Bertram Forer zeigte das 1949: Seine Studierenden bekamen angeblich individuelle Auswertungen eines Persönlichkeitstests. Tatsächlich bekamen alle denselben Text. Trotzdem bewerteten sie ihn im Schnitt mit rund 4,3 von 5 Punkten als treffend.

Der Effekt wird stärker, wenn die Beschreibung freundlich ist und als eigens für einen gemacht daherkommt. Genau das liefert der Prompt: Vorne steht der eigene Name, und eine unfreundliche Bestimmung hat in diesem Trend noch niemand bekommen. Dazu kommt, dass wir Treffer merken und Fehlschläge überlesen. Beim Faktenchecker bleibt natürlich „Stimmt das wirklich?“ hängen. Dass Michael Gruber dieselbe Deutung bekam, fällt dann nicht mehr auf.

Warum das geteilt wird

Und was zurückkommt, ist immer freundlich. Wir haben in drei Durchläufen keinen einzigen Satz bekommen, den man nicht gern über sich liest. Selbst die „Schattenseiten“ sind Komplimente: zu viel Verantwortung, zu viel Neugier, zu schnell im Kopf. Dazu steht der eigene Name obendrüber, und die Antwort ist lang genug, um nach Mühe auszusehen. Das erklärt auch, warum die Ergebnisse geteilt werden: Wer eine schmeichelhafte Beschreibung bekommt, die nach individueller Analyse aussieht, zeigt sie gern her. Eine unfreundliche Bestimmung hätte vermutlich niemand gepostet – und so sieht man im Feed nur die Treffer.

Was ChatGPT wirklich kann

Ein Zeitungshoroskop muss zwölf Sternzeichen mit ein paar Sätzen abspeisen. ChatGPT schreibt in Sekunden eine Seite, verknüpft die Zahlen, erfindet eine „innere Spannung“ zwischen der neugierigen 5 und der ordnenden 22 und baut daraus eine Lebensgeschichte. Das klingt tief. Es ist eine Geschichte, die nach dem Rechnen erfunden wird – und genau dafür sind Sprachmodelle gebaut. Wie gut die Antwort klingt, sagt nichts darüber, ob die Methode etwas taugt. Früher musste eine Wahrsagerin gut erzählen können. Heute macht das die KI.

Als Spielerei ist das harmlos. Problematisch wird es, wenn jemand einer KI Namen und Geburtsdatum anvertraut, weil er glaubt, dafür eine Wahrheit über sich zurückzubekommen. Das Gefühl „Das passt zu mir“ ist echt. Die Frage ist nur: Woher kommt die Information? Bei diesem Trend aus einer Tabelle, einer Erzählschablone und – je nach Konto – aus dem eigenen Chatverlauf.

Quellen

• American Psychological Association: Barnum effect, APA Dictionary of Psychology
• Bertram R. Forer: The fallacy of personal validation: A classroom demonstration of gullibility, Journal of Abnormal and Social Psychology, 1949
• Das geprüfte Facebook-Reel (Archivversion)
• OpenAI: How your data is used to improve model performance, Help Center
• OpenAI: Temporary Chat FAQ, Help Center
• Die drei vollständigen ChatGPT-Ausgaben liegen der Redaktion vor.