Herkunft Iran, Auftraggeber unbekannt
OpenAI nannte die Kampagne Bogus Bylines, also fingierte Autorenangaben. Die Betreiber formulierten ihre Anfragen auf Persisch, erzeugten Inhalte auf Persisch und Englisch und nutzten VPN-Dienste, um ihren Standort zu verbergen. Das Unternehmen sperrte die Kontengruppe und gab Informationen an zuständige Behörden weiter.
Die Tätigkeit erschien OpenAI mit einem kommerziellen Akteur vereinbar, der eine Einflusskampagne im Auftrag eines Kunden durchführt. Einen konkreten Betreiber konnte das Unternehmen jedoch nicht identifizieren. Der Bericht belegt weder eine Steuerung noch eine Finanzierung durch die iranische Regierung oder eine andere staatliche Institution.
Der Bezug zu Israel findet sich in den gewünschten Kommentaren für soziale Medien. Die Nutzer wollten Israel als unzuverlässigen Verbündeten der USA darstellen, die Vereinigten Staaten als Aggressor und den Iran als trotziges, aber widerstandsfähiges Opfer. Diese Darstellungen waren Vorgaben der Kampagne, keine Schlussfolgerungen von OpenAI über den Konflikt.
Texte nach den Vorgaben der Redaktionen
Die Betreiber ließen ChatGPT englische Artikelentwürfe mit den Einreichungsregeln eines bestimmten Mediums vergleichen und Änderungen vorschlagen. Nach Freigabe der Überarbeitung sollte das Modell eine E-Mail formulieren, mit der sich der Beitrag dem zuständigen Redakteur anbieten ließ.
Die Methode nutzte bestehende redaktionelle Abläufe und die vermeintliche Glaubwürdigkeit unabhängiger Autoren. OpenAI behauptet nicht, dass seine Modelle sämtliche Beiträge vollständig geschrieben hätten oder jede veröffentlichte Tatsachenbehauptung falsch gewesen sei. Im Mittelpunkt stehen die täuschenden Identitäten und die verdeckte Herkunft der Texte.
Die sieben Namen lauteten Ervin B. Hoskins, Noah Lamington, Sophia Gonzalez, Michael Harrison, Ericka Feusier, Jenny Williams und Alice Johnson. Ihre Biografien stellten sie als westliche, überwiegend amerikanische Journalisten vor. Bei Harrison beobachtete OpenAI auch die Aufforderung, die Biografie selbst zu erstellen.
Fingierte Profile, echte Veröffentlichungswege
Einige Identitäten wurden durch Social-Media-Konten gestützt. Hoskins bezeichnete sich als amerikanischer freier Autor, während Transparenzangaben der Plattformen auf den Iran verwiesen. Dieser Widerspruch war Teil der Belege, mit denen OpenAI die Profile der Operation zuordnete.
Das Unternehmen beschrieb die beteiligten Medien als kleine bis mittelgroße Publikationen mit Schwerpunkten auf internationalen Angelegenheiten, Geopolitik und dem Nahen Osten. Der früheste gefundene Beitrag erschien im Juli 2025, der jüngste im Oktober 2026. Nach Ausbruch des Konflikts nahm die Veröffentlichungshäufigkeit zu.
Der Bericht spricht sowohl von ungefähr einem Dutzend Medien als auch von mehr als einem Dutzend Publikationen. Die Zahl von fast 100 umfasst veröffentlichte oder syndizierte Texte und entspricht daher nicht 100 verschiedenen Originalbeiträgen. Einige Medien verbreiteten die Artikel zusätzlich über ihre eigenen sozialen Konten.
Koordiniertes Lob mit geringer Resonanz
Parallel zu den redaktionellen Angeboten erzeugten die Betreiber Gruppen von Antworten auf Englisch und Persisch. Manche lobten die eigenen Artikel, nachdem Medien sie geteilt hatten. OpenAI fand außerdem Anfragen für mehr als zwei Dutzend Gruppen feindseliger persischer Antworten auf Beiträge von Iran International.
Das Unternehmen konnte nur einen Teil der erzeugten Kommentare öffentlich finden. Die gefundenen Antworten erhielten meist ein- oder zweistellige Zahlen an Likes, Aufrufen und weiteren Kommentaren. Einige Likes stammten von Konten, die selbst mit der Operation verbunden waren.
OpenAI ordnete die Kommentaraktivität auf der sechsstufigen Breakout-Skala der Kategorie 2 zu, die Artikelplatzierung dagegen der Kategorie 4. Letztere beschreibt den wiederholten Durchbruch in Medien. Sie belegt weder eine bestimmte Leserzahl noch eine Veränderung von Überzeugungen.
Was nach der Sperrung offenbleibt
In ihren internen Berichten zählten die Betreiber die Aufrufe der ursprünglichen Beiträge, auf die sie geantwortet hatten, als Maß ihres eigenen Einflusses. Laut OpenAI übertrieb das ihre Wirkung: Die Berechnung trennte Aufrufe der Antworten nicht von der Popularität des Ausgangsbeitrags oder anderen Ursachen.
Für die Bewertung von Einflussoperationen ist dieser Unterschied entscheidend. Täuschende Identitäten und erfolgreiche Veröffentlichungen sind dokumentiert; eine messbare Änderung der öffentlichen Meinung ist es nicht. Der Originalbericht liefert weder eine vollständige Medienliste noch eine Gesamtzahl gelöschter Artikel. Betreiber, Kunde und Finanzierung bleiben unbekannt.
