पहिल्या भागामध्ये, भविष्यवाणी, लेखक सांगतात की भविष्यवाणी मॉडेल निर्णय घेतात जे तपासणे कठीण आहे आणि ते भेदभाव करणारे किंवा अन्यायकारक होऊ शकतात.  दुसर्या विभागात, एजन्सी, मजबुतीकरण शिक्षण प्रणाली, काही उल्लेखनीय कामगिरी असूनही, जवळजवळ पूर्णपणे त्यांच्या उद्देश कार्य मार्गदर्शन आहेत, जग शोधण्यासाठी इतके उत्सुक नाही.  तिसऱ्या विभागात, नॉर्मॅटिव्हिटीमध्ये, उलटा मजबुतीकरण शिकण्याची तंत्रे मानवाचे उद्दीष्ट कार्य शोधण्याचे आव्हान देतात.
या सारांशातून, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली वर्तन चुकीचे मानवी मूल्ये दर्शवतात अशा तीन मार्गांची यादी करा, ब्रायन ख्रिश्चन यांनी त्यांच्या "द अॅलाइन्समेंट प्रॉब्लम" या पुस्तकाच्या तीन विभागांमध्ये कव्हर केले आहे?
Context:हे पुस्तक तीन भागांमध्ये विभागले गेले आहे: भविष्यवाणी, एजन्सी आणि नॉर्मॅटिव्हिटी. कृत्रिम बुद्धिमत्तेला मानवी मूल्यांशी जुळवून घेण्याच्या वेगवेगळ्या आव्हानांवर काम करणारे संशोधक आणि अभियंते प्रत्येक विभागात आहेत.  भविष्यवाणी पहिल्या भागात ख्रिश्चन कृत्रिम बुद्धिमत्ता संशोधनाच्या इतिहासाची चर्चा करतात, विशेषतः कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्कचे मशीन लर्निंग अॅप्रोच जसे की पर्सेप्ट्रॉन आणि अॅलेक्सनेट, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालीमध्ये अनपेक्षित वर्तन कसे असू शकते याची उदाहरणे आहेत. त्यांनी ज्युलिया एंगविन या पत्रकार महिलेची कहाणी सांगितली ज्याच्या प्रोपब्लीकाच्या COMPAS अल्गोरिदमच्या तपासणीमुळे गुन्हेगारी आरोपींमध्ये पुनरावृत्तीचा अंदाज लावण्याचे साधन, त्याच्या अचूकतेवर आणि काही लोकसंख्याशास्त्राच्या बाजूने व्यापक टीका झाली. एआयचे मुख्य संरेखन आव्हाने म्हणजे त्याचे ब्लॅक बॉक्स स्वरूप (इनपुट आणि आउटपुट ओळखण्यायोग्य आहेत परंतु त्यामधील परिवर्तन प्रक्रिया अनिश्चित आहे). पारदर्शकतेच्या अभावामुळे यंत्रणा कुठे बरोबर चालली आहे आणि कुठे चुकीची चालली आहे हे जाणून घेणे कठीण होते.  एजेंसी दुसर्या विभागात, ख्रिश्चन त्याचप्रमाणे ब्रीच्युअलिझम आणि डोपामाइन सारख्या बक्षिसाच्या मानसशास्त्रीय अभ्यासाचा इतिहास संगणक विज्ञानासह मजबुतीकरण शिकण्याच्या संगणकाशी जोडतो, ज्यामध्ये एआय सिस्टमला मूल्य फंक्शनच्या ("काय बक्षिसे किंवा शिक्षा अपेक्षित आहे") समोर धोरण ("काय करावे") विकसित करणे आवश्यक आहे. तो डीपमाइंड अल्फागो आणि अल्फाझिरो प्रणालीला "स्वयंचलित अभ्यासक्रम डिझाइनमधील कदाचित सर्वात प्रभावी कामगिरी" म्हणतो. तो कुतूहलाचे महत्त्व देखील अधोरेखित करतो, ज्यामध्ये मजबुतीकरण शिकणारे केवळ बाह्य बक्षीस शोधण्याऐवजी त्यांच्या वातावरणाचा शोध घेण्यासाठी अंतर्निहितपणे प्रेरित असतात.  नियमावली तिसऱ्या विभागात मानवी किंवा यंत्राच्या वर्तनाचे अनुकरण करून कृत्रिम बुद्धिमत्तेला प्रशिक्षण देणे तसेच संभाव्यतावाद आणि वास्तविकतावाद यांच्यातील तात्विक वादविवाद यांचा समावेश आहे ज्यात कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालीसाठी भिन्न आदर्श वर्तन दर्शविले गेले आहे. विशेष महत्त्व आहे उलटा मजबुतीकरण शिकणे, मानवी किंवा इतर एजंटचे उद्दीष्ट कार्य जाणून घेण्यासाठी मशीनसाठी एक व्यापक दृष्टीकोन. ख्रिश्चन प्रभावी परोपकार आणि अस्तित्वातील जोखीम यांच्याशी संबंधित निकषात्मक आव्हानांवर चर्चा करतात, ज्यात टोबी ऑर्ड आणि विल्यम मॅकएस्किल या तत्त्वज्ञांचे कार्य समाविष्ट आहे जे संरेखन समस्येस शक्य तितक्या प्रभावीपणे नेव्हिगेट करण्यासाठी मानवी आणि मशीन धोरणे तयार करण्याचा प्रयत्न करीत आहेत.