この要約から、ブライアン・クリスチャンが著書『アライメント問題』の3つのセクションで取り上げた、人工知能システムが人間の価値観とずれた行動を示す3つの方法を挙げてみよう。
本書は3つのセクションに分かれている：予言」「エージェンシー」「規範性」である。各セクションでは、人工知能と人間の価値観との整合性に関するさまざまな課題に取り組む研究者や技術者を取り上げている。

予言
最初のセクションでクリスチャンは、人工知能研究の歴史、特にパーセプトロンやアレックスネットのような人工ニューラルネットワークの機械学習アプローチの議論と、AIシステムがいかに意図しない行動をとりうるかの例を織り交ぜている。彼は、刑事被告人の再犯を予測するツールであるCOMPASアルゴリズムについてProPublicaの調査を行ったジャーナリスト、ジュリア・アングウィンのエピソードを紹介し、その正確さと特定の層への偏りについて広く批判を浴びることになった。AIの主な課題のひとつは、そのブラックボックス的性質（入力と出力は特定できるが、その間の変換プロセスは未定）である。透明性がないため、システムがどこまで正しく、どこから間違っているのかを知ることが難しい。

エージェンシー
第2章では、クリスチャンは、行動主義やドーパミンなどの報酬に関する心理学的研究の歴史と、AIシステムが価値関数（「どのような報酬や罰を期待するか」）に直面して方針（「何をすべきか」）を策定する必要がある強化学習のコンピュータ科学とを、同様に織り交ぜて説明する。彼は、ディープマインド社のアルファ碁とアルファゼロのシステムを「自動カリキュラム設計におけるおそらく最も印象的な唯一の成果」と呼んでいる。彼はまた、好奇心の重要性を強調している。強化学習者は、もっぱら外的報酬を求めるのではなく、環境を探索する内発的動機づけを受けるのである。

規範性
第3章では、人間や機械の行動を模倣してAIを訓練すること、また、AIシステムにとって異なる理想的な行動を意味する可能性主義と現実主義の間のような哲学的議論を取り上げる。特に重要なのは逆強化学習であり、人間や他のエージェントの目的関数を機械が学習するための広範なアプローチである。クリスチャンは、効果的な利他主義と実存的リスクに関連する規範的課題について、哲学者のトビー・オードやウィリアム・マカスキルの研究を含めて議論している。
最初のセクション「予言」で著者は、予測モデルは検証が難しく、差別的あるいは不公平になりかねない決断を下すと語っている。

第2章の「代理人」では、強化学習システムは、いくつかの目覚ましい成果にもかかわらず、ほとんど目的関数によってのみ導かれ、世界を発見しようという好奇心によって導かれることはあまりない。

第3節の「規範性」では、逆強化学習技術が人間の目的関数を解明するという課題に直面する。