इस सारांश से, उन तीन तरीकों की सूची बनाएं जिनमें कृत्रिम बुद्धि प्रणालियां व्यवहार को गलत तरीके से मानवीय मूल्यों को दिखाती हैं, जिसे ब्रायन क्रिश्चियन ने अपनी पुस्तक "द एलाइनमेंट प्रॉब्लम" के तीन खंडों में शामिल किया है?पुस्तक तीन खंडों में विभाजित है: भविष्यवाणी, एजेंसी, और सामान्यता। प्रत्येक खंड में मानवीय मूल्यों के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता के संरेखण में विभिन्न चुनौतियों पर काम करने वाले शोधकर्ताओं और इंजीनियरों को शामिल किया गया है।

भविष्यवाणी
पहले खंड में, ईसाई कृत्रिम बुद्धि अनुसंधान के इतिहास, विशेष रूप से परसेप्ट्रॉन और एलेक्सनेट जैसे कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के मशीन सीखने के दृष्टिकोण की चर्चा करते हैं, उदाहरण के साथ कि कैसे एआई सिस्टम में अनपेक्षित व्यवहार हो सकता है। वह जूलिया एंग्विन की कहानी बताता है, एक पत्रकार जिसकी कॉम्पास एल्गोरिथम की प्रोपब्लिका जांच, आपराधिक प्रतिवादियों के बीच वैराग्य की भविष्यवाणी करने के लिए एक उपकरण, कुछ जनसांख्यिकी के प्रति इसकी सटीकता और पूर्वाग्रह की व्यापक आलोचना हुई। एआई की मुख्य संरेखण चुनौतियों में से एक इसकी ब्लैक बॉक्स प्रकृति है (इनपुट और आउटपुट पहचानने योग्य हैं लेकिन बीच में परिवर्तन प्रक्रिया अनिर्धारित है)। पारदर्शिता की कमी से यह जानना मुश्किल हो जाता है कि सिस्टम कहां सही जा रहा है और कहां गलत।

एजेंसी
दूसरे खंड में, ईसाई इसी तरह इनाम के मनोवैज्ञानिक अध्ययन के इतिहास को जोड़ते हैं, जैसे कि व्यवहारवाद और डोपामाइन, सुदृढीकरण सीखने के कंप्यूटर विज्ञान के साथ, जिसमें एआई सिस्टम को नीति विकसित करने की आवश्यकता होती है ("क्या करें") एक मूल्य समारोह ("क्या पुरस्कार या दंड की उम्मीद है")। वह डीपमाइंड अल्फागो और अल्फाजेरो सिस्टम को "स्वचालित पाठ्यक्रम डिजाइन में शायद सबसे प्रभावशाली उपलब्धि" कहते हैं। वह जिज्ञासा के महत्व पर भी प्रकाश डालता है, जिसमें सुदृढीकरण सीखने वाले बाहरी इनाम की तलाश करने के बजाय आंतरिक रूप से अपने पर्यावरण का पता लगाने के लिए प्रेरित होते हैं।

सामान्यता
तीसरा खंड मानव या मशीन व्यवहार की नकल के साथ-साथ दार्शनिक बहस जैसे कि संभावनावाद और वास्तविकता के बीच प्रशिक्षण एआई को शामिल करता है जो एआई सिस्टम के लिए अलग-अलग आदर्श व्यवहार को दर्शाता है। उलटा सुदृढीकरण सीखने का विशेष महत्व है, मशीनों के लिए मानव या किसी अन्य एजेंट के उद्देश्य समारोह को सीखने के लिए एक व्यापक दृष्टिकोण। ईसाई प्रभावी परोपकारिता और अस्तित्वगत जोखिम से जुड़ी नियामक चुनौतियों पर चर्चा करते हैं, जिसमें दार्शनिक टोबी ऑर्ड और विलियम मैकएस्किल के काम शामिल हैं जो संरेखण समस्या को यथासंभव प्रभावी ढंग से नेविगेट करने के लिए मानव और मशीन रणनीतियों को तैयार करने की कोशिश कर रहे हैं।
1. ब्लैक बॉक्स परिवर्तन की अनिर्धारित प्रक्रिया के कारण अनपेक्षित व्यवहार के लिए एआई सिस्टम में पारदर्शिता की कमी और सही और गलत की पहचान में चुनौतियों का सामना करना। 
2. नीति विकसित करने की आवश्यकता होती है जहां एआई सिस्टम को वैकल्पिक व्यवहारों की उम्मीद होती है और जिज्ञासा के महत्व को ध्यान में रखते हुए आंतरिक रूप से अपने पर्यावरण का पता लगाने की कोशिश करते हुए इनाम प्रणाली को बनाया जाता है। 
3. संभावनावाद और वास्तविकता के बीच प्रशिक्षण एआई को शामिल की जाती है जो अलग-अलग आदर्श व्यवहार को दर्शाता है। उलटा सुदृढीकरण सीखने का विशेष महत्व है जो मानव या किसी अन्य एजेंट के उद्देश्य समारोह को सीखने के लिए उपयोगी होता है।