Während Tech-CEOs eine Zukunft ohne menschliche Arbeit versprechen, deckt eine neue investigative Recherche auf, wer ChatGPT, Gemini und Co. tatsächlich antreibt: eine wachsende Underclass prekär beschäftigter Ghost Worker – darunter Ivy-League-Promovierte, die für 35 Dollar pro Stunde KI trainieren, während die Plattform-Gründer zu Milliardären werden.
Was auf den ersten Blick wie rein digitale Technologie wirkt, ist das Ergebnis einer globalen Lieferkette aus menschlicher Arbeit. Die Journalistin Karen Hao hat monatelang recherchiert und mit Datenarbeiterinnen und -arbeitern in den USA gesprochen – Menschen, die im Verborgenen die KI-Systeme trainieren, die unseren Alltag zunehmend bestimmen.
Was die Recherche aufdeckt: Ghost Work als Geschäftsmodell
Der Begriff Ghost Work wurde 2019 von der Forscherin Mary Gray geprägt. Sie warnte damals, dass Datenarbeit der Anfang einer „Uberisierung“ aller Wissensarbeit sein könnte. Haos neue Dokumentation zeigt: Diese Warnung war kein übertriebener Alarm, sondern eine präzise Vorhersage.
Die Recherche führt zu Plattformen wie Mercor, Scale AI und Surge AI – Unternehmen, die als Vermittler zwischen KI-Firmen wie OpenAI und Google und einer verteilten, freiberuflichen Belegschaft agieren. Die vier größten Datenarbeits-Startups erwirtschaften jeweils rund eine Milliarde Dollar Jahresumsatz. Scale AI gibt an, über 700.000 Hochschulabsolventen in seiner Datenbank zu haben. Mercor spricht von rund 30.000 aktiven Fachkräften.
Doch hinter diesen Zahlen verbirgt sich eine andere Realität.
„Jen“: Ivy-League-Promotion, Lebensmittelmarken – und 101 Dollar pro Stunde
Jen (Name geändert) ist eine der Protagonistinnen der Doku. Sie hat einen PhD einer Ivy-League-Universität, bewarb sich auf über 200 Stellen und bekam drei Rückmeldungen. Um zu überleben, arbeitete sie als Kassiererin für 15 Dollar die Stunde und beantragte Lebensmittelmarken.
Dann sah sie eine Stellenanzeige auf LinkedIn: 55 Dollar pro Stunde als „Philosophy Intelligence Analyst“. Das Vorstellungsgespräch führte sie – mit einer KI.
Zwei Wochen nach ihrem ersten Projekt, kurz vor ihrer Abschlussfeier, wurde der Vertrag gekündigt. Das nächste Angebot: 45 Dollar. Als sie verhandeln wollte, wurde sie geghostet. Monate später: 35 Dollar. Sie nahm an.
„Ich habe unterschrieben, obwohl ich das letztes Jahr noch als beleidigend empfunden hätte.“
Ihr letzter Mercor-Vertrag bot 101 Dollar pro Stunde. Sie sagte alle anderen Verpflichtungen ab, arbeitete 40 Stunden durch. Am nächsten Tag war das Projekt beendet.
„Das ist räuberisch. Niemand sollte so etwas tun müssen.“
„Ozzy“ und das Projekt „Arsenic“: Traumatisierende Inhalte als Arbeitsalltag
Ozzy, ein Philosophie-Absolvent aus Oregon, arbeitete auf der Plattform Surge AI. Sein Job: buchstäblich alles lesen und zu allem Fragen beantworten, um KI-Modelle zu trainieren. An einem Tag las er Bram Stokers „Dracula“ in drei Stunden, um anschließend ein Bilderbuch zu bewerten.
Dann kam das Projekt mit dem Codenamen „Arsenic“.
„Ich schaue Horrorfilme. Ich dachte, ich weiß, worauf ich mich einlasse. Aber dann kamen die monströsesten Dinge.“
Ozzy musste KI-generierte Gewaltvideos bewerten: zwei Personen, die einen Golden Retriever mit bloßen Händen töten. Bekannte Prominente in Gefängniszellen, blutend, mit extremer Gewaltdarstellung. Menschen, die Möbel aus menschlichen Körpern bauen.
„Ich hatte danach wochenlang Albträume.“
Surge AI bestreitet auf Anfrage, dass die Plattform grafische Inhalte enthalte – ein Widerspruch zu den Dokumenten, die Ozzy mit Hao geteilt hat.
Hinzu kommt: Ozzy wurde regelmäßig für Aufgaben eingesetzt, für die er nicht qualifiziert war – von Infinitesimalrechnung über Biologie bis hin zu psychologischer Beratung. Einmal sollte er entscheiden, ob jemand den Kontakt zu einem missbräuchlichen Vater wieder aufnehmen sollte.
„Ich habe 20 Minuten darüber nachgedacht. Leute machen jahrelange Ausbildungen für solche Beratungen.“
Die Systematik: Warum Ghost Work kein Zufall ist
Die Struktur dahinter ist kein Bug, sondern ein Feature. Der Arbeitsforscher Tim Newman erklärt das System so:
„Wir beschreiben eine Arbeitswelt, die auf einem neuen Mechanismus basiert. Sie demontiert die Vollbeschäftigung.“
Die Zahlen aus Newmans Studie mit Datenarbeitern in den USA sind erschütternd:
- 86 % haben Schwierigkeiten, ihre finanziellen Verpflichtungen zu erfüllen
- 25 % sind auf staatliche Hilfsprogramme wie Medicaid und Lebensmittelmarken angewiesen
- Mehr als 1 von 5 hat Obdachlosigkeit erlebt
- Das Medianeinkommen liegt unter 23.000 Dollar pro Jahr
Gleichzeitig wurde Alexandr Wang, der ehemalige CEO von Scale AI, 2021 mit 25 Jahren zum jüngsten Selfmade-Milliardär der Welt. Letztes Jahr wurde er von den drei 22-jährigen Mercor-Gründern überholt.
Der zynische Kreislauf funktioniert so: Unternehmen entlassen Mitarbeiter unter Berufung auf KI – wie eine aktuelle Gartner-Studie zeigt, oft ohne den erhofften ROI. KI-Firmen heuern die zunehmend verzweifelten Arbeitskräfte billig an – um KI zu trainieren. Die KI wird besser. Neue Entlassungswellen folgen. Es ist ein Teufelskreis, bei dem die Grenze zwischen technologischem Fortschritt und sozialer Verwerfung zunehmend verschwimmt.
Der Ausblick: Widerstand formiert sich
Es gibt Ansätze von Gegenwehr. Krystal Kauffman, eine langjährige Datenarbeiterin, war federführend bei Turkopticon – einer der ersten Organisationen, die sich für bessere Arbeitsbedingungen auf Amazons Plattform Mechanical Turk einsetzte. Sie errangen Änderungen bei der Ablehnungspolitik.
In Kalifornien wurde dieses Jahr der Gesetzentwurf AB 2653 eingebracht – der „California Sweatshop-Free AI Procurement Act“. Er soll sicherstellen, dass staatliche Stellen nur KI-Systeme beschaffen, deren Trainingsdaten unter fairen Arbeitsbedingungen entstanden sind.
Der MIT-Ökonom Daron Acemoglu bringt es im Interview auf den Punkt:
„Die Art von Ungleichheit, über die wir hier sprechen, könnte etwas sein, das wir noch nie erlebt haben. Eine Handvoll Konzerne kontrolliert den Großteil der Arbeit, und ein großer Teil der Arbeitnehmer wird komplett von sinnvoller Arbeit ausgeschlossen. Das ist eine Entscheidung. Das liegt nicht in der Natur der KI-Technologie selbst.“
Was bedeutet das für uns?
Karen Haos Dokumentation ist mehr als eine sozialkritische Reportage. Sie ist ein frühes Alarmsignal für eine Entwicklung, die nicht nur Niedriglohnländer betrifft, sondern längst in den USA angekommen ist – und mit Verzögerung auch Europa erreichen wird.
Die entscheidende Frage ist nicht, ob KI Arbeitsplätze verändert. Das tut sie bereits. Die Frage ist, ob wir zulassen, dass diese Transformation auf dem Rücken der Schwächsten ausgetragen wird – oder ob wir, wie Acemoglu fordert, KI als Werkzeug zur Stärkung menschlicher Arbeit einsetzen, statt als deren Ersatz. Ein Blick auf die realen Chancen und Risiken von GenAI am Arbeitsplatz zeigt: Beide Wege sind möglich – aber sie erfordern bewusste Entscheidungen.
FAQ: Ghost Work und die versteckten KI-Arbeiter
Was ist Ghost Work?
Ghost Work bezeichnet die unsichtbare, oft prekäre menschliche Arbeit, die notwendig ist, um KI-Systeme zu trainieren, zu moderieren und zu verbessern. Der Begriff wurde 2019 von Mary Gray und Siddharth Suri in ihrem gleichnamigen Buch geprägt.
Wer sind die Ghost Worker hinter ChatGPT?
Es handelt sich um freiberufliche Datenarbeiterinnen und -arbeiter, die über Plattformen wie Mercor, Scale AI oder Surge AI vermittelt werden. Darunter finden sich zunehmend hochqualifizierte Akademiker, die im regulären Arbeitsmarkt keine Anstellung finden.
Wie viel verdienen Ghost Worker?
Das Einkommen ist extrem volatil. Während Spitzenverträge 100 Dollar pro Stunde und mehr zahlen können, liegt der Median bei Plattform-Hopping oft bei deutlich niedrigeren Beträgen. Eine Studie unter US-Datenarbeitern ermittelte ein Medianeinkommen von unter 23.000 Dollar pro Jahr.
Welche Inhalte müssen Ghost Worker verarbeiten?
Neben harmlosen Text- und Bildbewertungen können darunter auch extrem gewalttätige, pornografische oder anderweitig traumatisierende Inhalte fallen – oft ohne angemessene psychologische Unterstützung.
Gibt es Regulierung für Ghost Work?
Bisher kaum. Der kalifornische Gesetzentwurf AB 2653 („Sweatshop-Free AI Procurement Act“) ist einer der ersten Versuche, faire Arbeitsbedingungen in der KI-Lieferkette gesetzlich zu verankern.
Quelle: „I Tracked Down the Hidden Workers Secretly Powering ChatGPT“ – Karen Hao, YouTube (Mai 2026) | Karen Hao auf LinkedIn | WSJ: The Hidden Workforce Behind ChatGPT
