Empirical Technical AI Safety Research (topic: flexible. See project abstract)

Mentor: Joschka Braun
Project area: Scalable Oversight, Evaluations, Steering Vectors, Exploration Hacking, AI Control

Project Language

English or German.

Forschungsmanagement ist oft ein Engpass: Diese Rollen sind schwer zu besetzen, da sie sowohl Vertrautheit mit der AI Safety-Forschung als auch starke zwischenmenschliche Fähigkeiten und Managementerfahrung erfordern. Zudem wollen wirkungsorientierte Menschen, die sich für AI Safety interessieren, meist selbst forschen – anstatt die Forschung anderer zu managen! Entscheidend ist jedoch: Du musst oft selbst nicht in der Forschung brillieren, um exzellent im Forschungsmanagement zu sein. Menschen mit Erfahrung als Projektmanager:innen, People Manager:innen und Executive Coaches eignen sich oft hervorragend dafür.

Es mangelt an Führungskräften: Das technische Feld der AI Safety könnte sehr von mehr Menschen mit Hintergrund in Strategie, Management und Operations profitieren. Wenn du Erfahrung darin hast, ein Team von mehr als 30 Personen zu leiten und weiterzuentwickeln, könntest du in einer führenden AI Safety-Organisation einen großen Unterschied machen – auch wenn du wenig direkte Erfahrung mit KI hast.

Wir brauchen Gründer:innen, Gestalter:innen des Ökosystems und Kommunikator:innen: Es gibt viel Raum, um neue Organisationen zu gründen und das Ökosystem zu erweitern. Zudem gibt es viel verfügbare Finanzierung, besonders im gewinnorientierten Bereich für AI Interpretability und Sicherheit. Unsere Arbeit am Job Board profitiert ebenfalls davon, wenn Leute neue Organisationen starten: Sie schaffen neue Rollen, auf die wir unsere Nutzer:innen vermitteln können!

Wir brauchen mehr Berufserfahrene: Da immer mehr Arbeit an KI delegiert wird, sind wir zunehmend auf erfahrene Manager:innen angewiesen. Sie können KI-generierte Ergebnisse (Outputs) überwachen, andere im Umgang mit KI-Tools schulen und Teams aus Menschen und KIs koordinieren.

Wir brauchen Menschen, die sich für „Support“-Rollen begeistern: Es mag weniger aufregend wirken, nicht direkt an den Kernproblemen zu arbeiten. Doch gerade in Rollen wie Operations und Management vervielfachst du den Impact anderer. Diese Bereiche werden oft vernachlässigt, obwohl sie sehr wirkungsvoll sind. Und als jemand, dessen Job es ist, anderen zu Jobs zu verhelfen, finde ich diese Art von Arbeit ziemlich spannend!


Minimum Time Commitment

10 hours per week.

Project Abstract

I am happy to supervise empirical work in technical AI Safety in any of the following areas: Scalable Oversight, Evaluations, Steering Vectors, Exploration Hacking (Small model organisms, propensity benchmarking), and AI Control. These are broad topics with many open questions, and given the short fellowship timespan (3 months, ~8–10 hours/week), I would encourage mentees to propose project ideas they genuinely care about and are motivated to lead. I can provide conceptual and methodological feedback, help scope projects to a feasible size, and offer guidance on experimental design, evaluation, and writing.


Given the tight time constraints, I want to avoid projects that require substantial engineering, infrastructure, or long iteration cycles—such as full RL training runs, complex SFT pipelines, or large-scale steering-vector interventions. I can only supervise such projects if mentees already have prior experience with these methods and access to the necessary compute and tooling. For the fellowship duration, I think maintaining fast iteration speed is crucial for making meaningful progress. Additionally, I prefer not to supervise projects in areas where I am not deeply familiar with the research landscape. In particular, I will not supervise projects focused on mechanistic interpretability or adversarial robustness.


Because my own plans for the summer are not fully settled, I want to be transparent that my supervision style will be light-touch but reliable. I can commit to one weekly team check-ins and timely feedback, but mentees should be comfortable driving their own project and taking initiative. In return, I aim to support them in producing a short, well-scoped empirical contribution—ideally something that could be polished into a NeurIPS 2026 workshop submission.


Overall, this “flexible topic” track is intended for mentees who are excited about technical AI safety and eager to take ownership of a small but meaningful research contribution within a focused three-month timeline. I’m happy to discuss ideas and help shape projects that fit both the fellows’ interests and the available supervisory capacity.

Theory of Change

Bad frameworks produce bad decisions. The question of machine moral status will increasingly affect AI development and governance. Currently, most people reasoning about it lack adequate conceptual tools. This matters for catastrophic risk in several ways.Under-reaction: if AI systems develop welfare-relevant internal states and we lack frameworks to recognize this, we may create systems with misaligned interests while dismissing their signals as "mere computation." A system that experiences something like suffering under certain conditions, and whose operators dismiss this, is a system with reason to deceive.Over-reaction: anthropomorphizing systems that lack morally relevant properties wastes attention and resources, and may constrain beneficial AI development without corresponding benefit.Poor discourse: without shared conceptual foundations, public debate about AI consciousness polarizes between dismissive and credulous positions. Neither serves good governance.The primer addresses these by training researchers and practitioners to reason carefully across multiple frameworks, recognize what each assumes, and navigate uncertainty without false confidence. The German focus (incorporating European philosophical traditions, piloting with German-speaking users) builds SAIGE's national infrastructure while contributing to the broader field.Conceptual clarity is infrastructure. This project builds it.

Desired Mentee Background

Computer Science/ML, Maths, Cognitive Science.

Desired Mentee Level of Education

Any level.

Other Mentee Requirements

n/a