Das Paper „Automated Researchers Can Reliably Mitigate Alignment Failures" wurde am 28. August 2026 von Anthropic veröffentlicht und steht unter der Leitung von Anthropic-Fellow Chen Yueh-Han. Es beschreibt ein System automatisierter KI-Forscher (Automated Alignment Researcher, AAR), das den klassischen Forschungsablauf nachahmt: Literaturrecherche, Methodenvorschlag und anschließendes Modelltraining über je 30 Minuten pro Iteration. Vielversprechende Methoden werden beibehalten, erfolglose verworfen – ein evolutionärer Optimierungsprozess, der Skalierung ermöglicht. Das Paper ordnet sich in den breiteren Trend der rekursiven Selbstverbesserung ein: Wenn KI-Systeme ihr eigenes Alignment-Training verbessern können, ist es naheliegend, dass sie auch allgemeinere Trainingspraktiken optimieren könnten. Anthropic adressiert dabei explizit das Verdrängungspotenzial gegenüber menschlichen Alignment-Forschern. Als zentrale Einschränkung nennt das Paper die Abhängigkeit der AARs von der Qualität der verwendeten Benchmarks: Das System ist nur so gut wie die Benchmarks, die tatsächliche Alignment-Ziele abbilden. Zudem erfordert der Betrieb eine kontinuierliche Pflege und Erweiterung der Fachliteratur, auf die die automatisierten Systeme zugreifen.