從這個摘要中，列出布萊恩·克里斯汀在他的書《對齊問題》的三個章節中涵蓋的人工智慧系統表現出與人類價值觀不一致的三種方式。
這本書分為三個部分：預言、代理和規範性。每個部分都涵蓋了研究人員和工程師在人工智慧與人類價值觀對齊方面面臨的不同挑戰。

預言
在第一部分中，克里斯蒂安交織了人工智慧研究的歷史，特別是人工神經網路（如感知器和AlexNet）的機器學習方法，以及人工智慧系統可能存在意外行為的例子。他講述了記者朱莉婭·安格溫的故事，她對預測犯罪被告再犯率的工具COMPAS演演算法進行了調查，引起了對其準確性和對某些人群的偏見的廣泛批評。人工智慧的主要對齊挑戰之一是其黑匣子性質（輸入和輸出可識別，但中間的轉換過程不確定）。缺乏透明度使得很難知道系統在哪些方面做得好，在哪些方面做得不好。

代理
在第二部分中，克里斯蒂安同樣交織了獎勵心理學研究的歷史，如行為主義和多巴胺，與強化學習的電腦科學，其中人工智慧系統需要在價值函式（「期望獲得的獎勵或懲罰」）面前制定策略（「該做什麼」）。他稱DeepMind AlphaGo和AlphaZero系統為「自動課程設計中可能是最令人印象深刻的成就」。他還強調了好奇心的重要性，其中強化學習者具有內在動機去探索他們的環境，而不僅僅是尋求外部獎勵。

規範性
第三部分涵蓋了透過模仿人類或機器行為來訓練人工智慧，以及哲學上的辯論，如可能主義和實在主義之間的辯論，這意味著對於人工智慧系統有不同的理想行為。特別重要的是逆強化學習，這是一種廣泛的方法，用於讓機器學習人類或其他代理的目標函式。克里斯蒂安討論了有效利他主義和存在風險等規範性挑戰，包括哲學家託比·奧德和威廉·麥卡斯基爾克正在嘗試制定人類和機器策略，以儘可能有效地解決對齊問題。`
在第一部分“預言”中，作者討論了預測模型做出的決策難以檢查，並且可能變得具有歧視性或不公平性。

在第二部分中，關於強化學習系統的代理，儘管取得了一些顯著的成就，但幾乎完全由其目標函式引導，而不是由探索世界的好奇心引導。

在第三部分“規範性”中，逆強化學習技術面臨著找出人類目標函式的挑戰。