How will AI affect the Democracy equilibrium?

Mentor: Simon Skade

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

10 hours per week.

Project Abstract

Democracy can be seen as an equilibrium, sustained by specific structural conditions. This project investigates how advances in AI could shift the conditions that sustain democratic governance, and aims to produce concrete forecasts for these dynamics.


We start by studying the "democracy equilibrium": what structural factors cause democracies to emerge or fade? This involves drawing on political science frameworks like selectorate theory, as popularized by CGP Grey's "The Rules for Rulers" (https://www.youtube.com/watch?v=rStL7niR7gs), and on concrete historical case studies. We try to really understand why we are currently in a democracy and create a model where we can quantify the stability of a democracy based on measurable variables. Then analyze how AI might change those. For example:

(1) the productivity of the economy depends less on the wealth of the population,

(2) concentration of wealth,

(3) superpropaganda, where AI-powered social media platforms or their future analogs shape public discourse, or

(4) stronger military-coercive imbalance.


Optionally, participants may

1) also try to derive recommendations for how democratic accountability can be preserved, and/or

2) try to figure out how to communicate this risk here well.


The project outputs are

(1) a research report and

(2) either a recorded talk, a video, or an accessible blog post communicating the key findings to a broader audience.


A lot of the work will go into deriving the general model, but then we want to apply it in more detail to at least one of US, Europe or Germany. I will also encourage mentees to try to get in touch with academics whose research is about history of democracy or so, because I think this is often a fast way to learn.

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

Any or all, it's more about skills and resourcefulness than a field of study.

Desired Mentee Level of Education

Any level.

Other Mentee Requirements

It's good if you did something really cool. Something impressive. Doesn't matter what.