Context: Dalam bagian pertama, Christian merangkai diskusi sejarah penelitian kecerdasan buatan, khususnya pendekatan pembelajaran mesin dari jaringan saraf buatan seperti Perceptron dan AlexNet, dengan contoh bagaimana sistem AI dapat memiliki perilaku yang tidak disengaja. Dia menceritakan kisah Julia Angwin, seorang jurnalis yang ProPublica investigasi algoritma COMPAS, alat untuk memprediksi rekidivisme di antara pembela kriminal, menyebabkan kritik luas terhadap akurasi dan bias terhadap demografi tertentu. Salah satu penyelarasan utama AI adalah tantangan kotak hitamnya (input dan output bersifat tidak dapat diandalkan tetapi perdebatan antara Kristen dan manusia tidak dapat ditentukan). Dalam bagian ketiga, Toby MacMill juga membahas pentingnya pengembangan sistem pembelajaran AI yang secara eksklusif mencoba untuk menavigasi perilaku manusia melalui penyesuaian atau penyesuaian perilaku manusia yang tidak dapat diandalkan atau penyesuaian perilaku manusia secara efektif melalui penyesuaian perilaku manusia. Dia juga membahas pentingnya penyesuaian perilaku manusia dengan sistem pembelajaran mesin yang lebih baik, seperti penyesuaian perilaku manusia melalui penyesuaian perilaku manusia, penyesuaian perilaku manusia dengan sistem pembelajaran komputer yang lebih baik atau penyesuaian perilaku manusia secara efektif. Dia juga membahas pentingnya pengembangan AI sebagai penyesuaian yang lebih baik daripada penyesuaian perilaku manusia. "Apa yang dimaksud dengan penyesuaian dan penyesuaian secara luas adalah penyesuaian yang dilakukan oleh para ahli filsafat dalam pengembangan perilaku manusia, termasuk dalam penyesuaian dan penyesuaian, yang bertujuan untuk meningkatkan nilai-nilai yang sama dengan penyesuaian dan penyesuaian yang sama dengan perilaku manusiawi. "Apa yang terjadi dalam penyesuaian dengan perilaku manusia secara eksklusif, termasuk penyesuaian, adalah penting dalam mengembangkan dan meningkatkan nilai-men yang sama dengan tujuan yang sama dengan tujuan yang sama dengan tujuan yang sama dengan tujuan yang sama dengan yang sama dengan yang sama dengan yang ada dalam, tetapi juga mendorong perilaku manusiawi, termasuk penyesuaian dengan perilaku manusia".

Dari ringkasan ini, daftar tiga cara di mana sistem kecerdasan buatan menunjukkan perilaku yang tidak selaras dengan nilai-nilai manusia, yang dibahas oleh Brian Christian dalam tiga bagian bukunya "The Alignment Problem"?

Dalam bagian pertama, Prophecy, penulis berbicara tentang model prediktif membuat keputusan yang sulit untuk memeriksa dan dapat menjadi diskriminatif atau tidak adil. Dalam bagian kedua, Agency, tentang sistem pembelajaran penguatan, meskipun beberapa prestasi yang luar biasa, dipandu hampir secara eksklusif oleh fungsi objektif mereka, tidak begitu banyak dengan rasa ingin tahu untuk menemukan dunia. Dalam bagian ketiga, Normativity, teknik pembelajaran penguatan terbalik menghadapi tantangan untuk mencari tahu fungsi objektif manusia.