Als Pokémon GO im Sommer 2016 veröffentlicht wurde, trieb es massenweise Fans an die frische Luft. Dank Augmented Reality ließen sich die beliebten Monster nun auch in der echten Welt fangen. Parks mit Chance auf besonders gute Pokémon oder mehreren Pokéstops – markante Realorte, die eine besondere Funktion in der Spielwelt einnehmen – wurden plötzlich von hunderten Spielern bevölkert. Ganz so krass ist das heute nicht mehr. Trotzdem hat das Spiel laut eines Berichts aus 2025 pro Woche noch 20 Millionen aktive Spieler. Die Pokémon GO-Daten aus dem Spiel sollen nun allerdings genutzt werden, um Roboter mit Nutzerdaten zu trainieren.

Berichte legen nahe, dass sie eine wichtige Grundlage für die Entwicklung moderner Künstlicher Intelligenz bilden – insbesondere im Bereich der Robotik und Navigation. Damit stellt sich eine zentrale Frage: Haben Millionen Spielerinnen und Spieler unbewusst dazu beigetragen, die Trainingsdaten für Maschinen zu liefern?

Dieser Artikel geht genau dieser Frage nach. Er untersucht, wie aus einem scheinbar harmlosen Smartphone-Spiel eine der größten Crowdsourcing-Datenquellen der Welt wurde. Zudem gab es 2025 eine bedenkliche Übernahme des Entwicklers Niantic, Inc.

Wie Pokémon GO Daten sammelt

Doch erst einmal einen Schritt zurück auf die grundlegende Funktionsweise des Spiels. Pokémon GO spielt auf dem virtuellen Abbild unserer echten Welt, basierend auf OpenStreetMaps-Daten. Unser Standort im Spiel entspricht dabei exakt dem in der Realität. Sehenswürdigkeiten und andere besondere Landschaftsmerkmale werden im Spiel zu sogenannten Pokéstops oder Arenen.

Pokéstops lassen sich mit (teils kostenpflichtigen) Items boosten, um etwa mehr Pokémon anzulocken. In den Arenen treten Spieler um die Kontrolle selbiger an. Zudem schließt man sich einem von drei Teams an, dessen Einfluss in der Welt man stärken möchte. Kernstück bleibt natürlich das Fangen von Pokémon, die in der Welt auftauchen. Dabei gibt es auch einen AR-Modus, der die Kamera nutzt, um die Pokémon direkt im Realbild erscheinen zu lassen.

Zum Datensammeln ist Pokémon GO daher ein wahres Fest. Allein die GPS-Daten so vieler Spieler*innen würden viele Unternehmen mit der Zunge schnalzen lassen. Durch den AR-Modus kommen dann auch noch Kamera-Aufnahmen hinzu. Dabei gibt es auch Aufgaben im Spiel, die Pokéstops mit der Kamera umfangreich zu filmen. Auch Fotos aus dem AR-Spiel werden mitunter auch auf den Niantic-Servern gesichert.

Durch diese Form des Crowdsourcings hat sich Pokémon GO im Laufe der Jahre zu einer der größten Plattformen für die Erfassung realer Umgebungsdaten entwickelt. Die Spielenden fungieren dabei – meist unbewusst – als eine Art „mobile Sensoren“, die kontinuierlich neue Informationen liefern. Ähnliches gilt übrigens auch für das Spiel Ingress, auf dem Pokémon GO weitgehend basiert und das auch noch immer aktiv gespielt wird – aber halt mit deutlich geringeren Spielerzahlen.

Plötzlich wundern sich alle, dass Pokémon GO-Daten Roboter trainieren

Der Grund, warum nun so viel über die Pokémon GO-Daten zum Training von Robotern gesprochen wird, ist ein Video von NewsForce, dass Auf Twitter bereits mehr als 13 Millionen mal angezeigt wurde. Ein Grund dafür auch sein, dass KI-Experte Mark Gadala-Maria den Post seinerseits geteilt hat und dafür allein über 25.000 Reposts erhalten hat.

Sein Post beginnt mit den Worten: Das ist verrückt.143 Millionen Menschen dachten, sie würden Pokémon fangen. In Wirklichkeit haben sie einen der größten visuellen Datensätze der realen Welt in der Geschichte der KI aufgebaut.

Mittlerweile berichten zahlreiche Medien aus Gaming, Technik und Nachrichten darüber. Dabei sollte das eigentlich keine all zu große News sein.

Niantic steht zu arbeitet an Spatial Intelligence – und steht dazu

Niantic, Inc. ist 2010 als internes Start-up bei Google entstanden. Schon damals unterteilte es sich in zwei Bereiche: Auf der einen Seite die AR-Games, auf der anderen die allgemeine Weiterentwicklung von AR-, KI- und Geodaten-Technologien. Niantics erstes, wegbereitendes Spiel Ingress entstand sogar noch, bevor sich das Unternehmen 2015 von Google abnabelte.

Eines der größten Niantic-Projekte ist die Arbeit an einem Large Geospatial Model (LGM). Ein solches ist ähnlich der Large Language Models (LLM) für Chatbots, allerdings mit geographischen Daten. Ein LGM enthält Unmengen Bilddaten und ihre genaue geographische Verordnung, um ein virtuelles Abbild der Welt zu erschaffen. Dies wird genutzt, um etwa Maschinen zu trainieren, in dieser – und damit am Ende unserer realen – Welt zurechtzufinden.  

Zumindest ist es nicht so, dass Entwickler Niantic verheimlicht, die Daten zu nutzen. Ihr eigener Blogeintrag aus 2024 dazu gibt sogar vorweg einen Hinweis, der jedoch auch das eigene Geschäftsmodell etwas entschärft:

Wir verwenden von Spieler*innen beigetragene Scans öffentlicher realer Orte, um unser großes geospatiales Modell aufzubauen. Diese Scan-Funktion ist vollständig optional – man muss einen bestimmten öffentlich zugänglichen Ort aufsuchen und aktiv auf „Scannen“ klicken. Dadurch kann Niantic neue Arten von AR-Erlebnissen entwickeln, die Menschen nutzen können. Allein das Herumlaufen und Spielen unserer Spiele trainiert kein KI-Modell.

Sogar in einem Podcast aus 2016 vor dem offiziellen Release besprach #digdeep über das Sammeln von Daten. Dabei nennen sie auch schon direkt Roboter, etwa von Boston Dynamics.

Mittlerweile ist die Spatial Intelligence-Sparte von Niantic ausgekoppelt. Als Niantic 2025 von Scopely und damit der saudi-arabische Savvy Games Group aufgekauft wurde, gründete man Niantic Spatial als eigenes Unternehmen aus. Während die großen Spiele zur neuen Gruppe wanderte, behielt Niantic Spatial zumindest die Verantwortung für Ingress. Teil des Deals war allerdings auch, dass Niantic Spatial weiterhin auch Daten aus den Pokémon GO und anderen Spielen erhält.

So nutzt Niantic Spatial die Pokémon GO-Daten

Die von Niantic Spatial entwickelten Technologien werden heute bereits konkret für das Training von Robotern eingesetzt. Im Zentrum steht dabei das sogenannte Visual Positioning System (VPS), das es Maschinen ermöglicht, ihre Position nicht über GPS, sondern anhand von Kamerabildern zu bestimmen. Dabei werden aufgenommene Bilder mit einer großen Datenbank abgeglichen, sodass der genaue Standort anhand von Gebäuden, Straßen oder anderen visuellen Merkmalen erkannt werden kann. Dies erlaubt eine deutlich präzisere Navigation, insbesondere in städtischen Gebieten, in denen GPS durch die Häuserschluchten oft unzuverlässig ist.

Eine wichtige Grundlage für dieses System bilden die umfangreichen Bild- und Scandaten aus Pokémon GO. Millionen von Spielerinnen und Spielern haben über Jahre hinweg ihre Umgebung erfasst und damit unbeabsichtigt einen Datensatz geschaffen, der für das Training solcher KI-Systeme besonders wertvoll ist. Über 30 Milliarden Bilder sind die Grundlage des Modells. Laut Niantic kommen wöchentlich eine weitere Million Scans dazu. Neben der Menge ist auch die Vielfalt entscheidend. Unterschiedliche Perspektiven, Lichtverhältnisse und Umgebungen machen sie besonders geeignet für realitätsnahe Anwendungen. Beauftragte Aufnahmen könnten diese Vielfalt unterschiedlicher Bedingungen nicht erreichen.

In der Praxis wird diese Technologie bereits genutzt, etwa bei Lieferrobotern, die sich selbstständig durch Städte bewegen. Unternehmen wie Coco Robotics setzen auf solche Systeme, um eine zuverlässige Navigation auch ohne stabile GPS-Verbindung zu gewährleisten. Dadurch können Hindernisse besser erkannt und Wege effizienter geplant werden.

Das Problem: Auch viele Kinder nutzen Pokémon GO

Prinzipiell ist die Nutzung von Daten aus eigenen Apps nicht verwerflich. Niantic macht daraus ja auch keinen Hehl. Und es ist immer um vieles besser, wenn es im Unternehmen bleibt, als wenn diese Daten an den meistbietenden verscherbelt werden. Doch auch hier muss man sagen: Niantic hat sich ja immerhin schon an auch an die saudi-arabische Savvy Games Group verkauft. Dabei hätte es das Unternehmen mit dem anhaltenden Pokémon GO-Erfolg nicht nötig gehabt.

Problematischer ist da eigentlich die Zielgruppe des Spiels. Pokémon GO-Vorgänger Ingress hatte es einfacher. Die Zielgruppe war eher Tech-affin und nerdig und somit auch eher bereit, bewusst ein größeres System zu füttern. Auch wenn die überwiegende Zahl der Pokémon-Fans erwachsen ist, richtet sich die Marke grundlegend noch immer an Kinder.

Somit ist es dann doch bedenklicher, wenn Teile des Spiels darauf abzielen, die eigene Datenbank mit Geodaten und Kameraaufnahmen zu füllen. Bei Kindern darf man nicht davon ausgehen, dass sie sich den Konsequenzen bewusst sind. Und auch Eltern wissen nicht immer im Detail, welche Funktionen ein Spiel überhaupt hat – gerade weil fast jedes Spiel ausufernde Berechtigungen einfordert.

Interessant wird, in wie weit die nun öffentlichere Erkenntnis das Spiel beeinflussen könnte. Gerade bei den strengeren Regeln der EU könnte es etwa Klagen Dritter gegen die kommerzielle Nutzung von Aufnahmen der eigenen Geschäfte oder Wohngebäude geben. Dennoch ist es beeindruckend, wie Niantic die parallel gestartete Entwicklung von AR-Spielen und KI-Technologie auf diese Art zusammenbringt.

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Image by Niantic, Inc.

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