Fungal Interpretability

Mentor: Lukas Galke Poech

Project area: Interpretability and Multi-Agent Safety

Bewirb dich!

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

16 hours per week.

Project Abstract

Mechanistic interpretability methods typically analyze neural networks from the outside — probing, patching, or decomposing representations post hoc. This project proposes a radically different approach inspired by fungi, which form symbiotic networks with plant root systems to facilitate nutrient exchange. We develop "fungal" structures — lightweight auxiliary networks modeled after hyphal growth — that grow through a host neural network, guided by information-theoretic signals such as gradient flow, activation patterns, and mutual information between components. Like biological fungi, these structures grow selectively toward high-value regions, branch at decision points, and form persistent connections along important computational pathways. The resulting hyphal network provides a living, adaptive map of the circuits and features that drive model behavior. Key research questions include: What growth rules best recover known circuits? Can fungal structures discover interpretable features that sparse autoencoders miss? And can we formalize desiderata of good explanations — selectivity, faithfulness, stability — as ecological constraints on fungal growth? This project bridges biological network theory with mechanistic interpretability, offering a new paradigm for understanding model internals.

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, Cognitive Science.

Desired Mentee Level of Education

Any level. Must have taken a course that covers ML basics or take an ML course during the semester they work with me on the project.

Other Mentee Requirements

Familiarity with some common methods in interpretability would be advantageous, and the ability to "juggle" relevant model internals (weights, activations, gradients).