Operation „Fish Food“: Content-Farm-Aktivitäten mit Ursprung in Russland

Diese Fallstudie wurde ursprünglich im Bericht von OpenAI vom Februar 2026⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet) über die Bekämpfung des böswilligen Einsatzes von KI veröffentlicht.

Wir sperrten mehrere ChatGPT‑Konten, die mit dem Netzwerk „Rybar“ („Рыбарь“, auf Russisch „Fischer“) auf Telegram und X in Verbindung standen. Zumindest einige der Konten stammten wahrscheinlich aus Russland. Das Netzwerk erstellte Inhalte, die im Internet veröffentlicht wurden, teils von Konten mit der Marke „Rybar“, teils von Social-Media-Konten ohne offengelegte Verbindung zu „Rybar“. Eine Person bat ChatGPT außerdem, im Namen von „Rybar“ Geschäftspläne für verdeckte Einflusskampagnen in Afrika auszuarbeiten. Da die Akteure ChatGPT nutzten, um das Netzwerk „Rybar“ und weitere Kanäle mit Inhalten zu versorgen, nannten wir diese Operation „Fish Food“.

Die wichtigste Aktivität, die wir in diesem Netzwerk feststellten, war das Erstellen von Inhalten zur Veröffentlichung in sozialen Medien. Die Prompts waren meist auf Russisch, die Inhalte wurden jedoch in mehreren Sprachen erstellt, insbesondere auf Russisch, Englisch und Spanisch. Einige dieser Inhalte wurden anschließend von Social-Media-Konten mit der Marke „Rybar“ und auf der Hauptwebsite von „Rybar“ veröffentlicht. Eine Person erstellte außerdem Sora-Videos, die für die Marke „Rybar“ warben.

Neben Inhalten, die von Konten mit der Marke „Rybar“ online veröffentlicht wurden, erstellte die in diesem Fall hauptsächlich aktive Person auch mehrere englischsprachige Kommentare. Mithilfe frei zugänglicher Quellen stellten wir fest, dass viele dieser erstellten Kommentare wortgleich auf dem Telegram-Kanal von Rybar veröffentlicht wurden. Oben rechts: englischsprachiger Tweet mit der Marke Rybar. online von verschiedenen X- und Telegram-Konten veröffentlicht, von denen keines Unten rechts: spanischsprachiger Text und Rybar-Infografik auf einer spanischsprachigen Website eine offengelegte Verbindung zu Rybar hatte. Im Wesentlichen diente die ChatGPT‑Sprache Website andaluciamorisca[.]org. Die Aktivität schien als Content-Farm für diese Konten zu dienen. Wir können nicht unabhängig bestätigen, auf welchem Weg die KI-generierten Inhalte letztlich von diesen Konten online veröffentlicht wurden. Die Konten scheinen gelegentlich auch Inhalte veröffentlicht zu haben, die nicht von unseren Modellen stammten.

Bemerkenswert ist, dass der Bedrohungsakteur bei mindestens einer Gelegenheit, die unten dargestellt ist, mit einem einzigen Prompt sieben Tweets auf einmal erstellte. Sechs davon wurden nach unseren Erkenntnissen von unterschiedlichen X-Konten veröffentlicht. Laut den Statistiken von X wurde der Tweet mit den meisten Aufrufen über 150.000-mal angesehen, der mit den wenigsten nur 57-mal. Das Konto, dessen Tweet die meisten Aufrufe erzielte, hatte am 26. Januar 2026 über 600.000 Follower. Dem Konto mit dem am seltensten aufgerufenen Tweet folgten am selben Tag 827 Konten. Da alle Tweets mit einem einzigen Prompt auf einmal erstellt wurden, dürften die Aufrufzahlen eher von der Zahl der Follower des jeweiligen Kontos abhängen als davon, dass die Inhalte mit KI erstellt wurden.

Neben der Erstellung von Inhalten ließ das hauptsächlich für die Operation genutzte Konto ChatGPT eine Liste von Dienstleistungen ins Englische übersetzen, die „Rybar“ ungenannten Auftraggebenden anbieten könnte. Dazu gehörten der Betrieb von X- und Telegram-Konten, eine zweisprachige Website für „investigativen Journalismus“ mit Schwerpunkt Afrika, bezahlte Beiträge in französischsprachigen Medien und ein Netzwerk zur Reichweitenverstärkung. In einem weiteren Prompt wurde das Modell gebeten, einen Vorschlag für ein offenbar bereits eingesetztes Team zur Wahlbeeinflussung zu überarbeiten, anscheinend in Afrika. Dieser Vorschlag umfasste sowohl Aktivitäten vor Ort als auch Online-Aktivitäten, darunter den Aufbau eines Netzwerks lokaler Akteure und die Organisation von Großveranstaltungen. Ein dritter Prompt behandelte eine Informationskampagne mit Schwerpunkt auf der Demokratischen Republik Kongo (DR Kongo). Weitere Prompts betrafen die Wahlverfahren in Burundi und Kamerun sowie mögliche Kampagnen in Madagaskar, darunter die Idee, Proteste vor Ort anzuheizen. Dabei ging es um beträchtliche Summen: Das geschätzte Jahresbudget für das ehrgeizigste Projekt betrug bis zu 600.000 USD.

Dieselbe Person erstellte gelegentlich Werbematerial für das Nachrichtenmedium „REST Media“, das Recherchierende anhand frei zugänglicher Quellen mit Rybar in Verbindung gebracht⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet) haben. Ein Teil dieses Werbematerials wurde von denselben oben beschriebenen Telegram-Kanälen online veröffentlicht. Im August gab die hauptsächlich über ChatGPT aktive Person in diesem Fall beispielsweise einen Artikel von REST Media ein, der Deutschland vorwarf, in Moldau ein Einflussnetzwerk aufzubauen, und bat unser Modell, dazu mehrere Kommentare zu erstellen. Drei dieser Kommentare wurden anschließend von drei verschiedenen Kanälen auf Telegram veröffentlicht. Jeder Beitrag enthielt einen Link zum Artikel von REST Media.

Die von dieser Operation erstellten Inhalte waren typisch für die verdeckten russischen Einflussoperationen der vergangenen Jahre. Sie lobten meist Russland und seine Verbündeten wie Belarus, kritisierten die Ukraine und warfen westlichen Ländern ausländische Einmischung vor.

Das Rybar-Netzwerk hat in den sozialen Medien eine große Reichweite. Allein sein wichtigster russischsprachiger Telegram-Kanal verzeichnet rund 1,4 Millionen Abonnements. Viele der X- und Telegram-Konten, die Inhalte der Operation veröffentlichten, hatten ebenfalls Zehntausende Follower. Wir stellten jedoch weder eine Verbreitung der Inhalte durch etablierte Nachrichtenmedien fest, noch konnten wir in Afrika Aktivitäten vor Ort finden, die den Beschreibungen in den Verkaufsangeboten entsprachen.

Auf der Breakout Scale⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet) für die Wirkung von Einflussoperationen (IO), die diese von 1 (niedrigste) bis 6 (höchste) bewertet, würden wir die Operation wegen ihrer weiten Verbreitung in sozialen Medien am oberen Ende von Kategorie 3 einordnen: mehrere Gruppen auf mehreren Plattformen.