З цього резюме, перерахуйте три способи, за якими системи штучного інтелекту показують поведінку з неправильним урахуванням людських цінностей, що охоплюються Брайаном Крістіаном у трьох розділах його книги "Проблема вирівнювання"?
Книга поділяється на три розділи: Пророцтво, Агентство і Нормативність. Кожен розділ охоплює дослідників і інженерів, які працюють над різними викликами у узгодженні штучного інтелекту з людськими цінностями.

Пророцтво
У першому розділі Крістіан обговорює історію досліджень штучного інтелекту, зокрема підхід до машинного навчання штучних нейронних мереж, таких як Perceptron і AlexNet, з прикладами того, як системи AI можуть мати ненавмисну поведінку. Він розповідає історію Джулії Ангвін, журналістка, розслідування ProPublica алгоритму COMPAS, інструмент для передбачення рецидиву серед кримінальних обвинувачених, призвело до широкої критики його точності і упередження щодо певної демографіки. Однією з головних викликів вирівнювання штучного інтелекту є його характер чорної скриньки (входи і виходи ідентифікуються, але процес трансформації між ними невизначений). Відсутність прозорості ускладнює визначення того, де система йде правильно, а де йде неправильно.

Агентство
У другому розділі Крістіан подібно перев'язує історію психологічного вивчення винагороди, таких як поведінковий і дофамін, з комп'ютерною наукою підсилювального навчання, в якій системи AI повинні розробляти політику ("що робити") перед обличчям функції цінностей ("що винагороди або покарання очікувати"). Він називає системи DeepMind AlphaGo і AlphaZero "можливо, найбільш вражаючим досягненням в автоматизованому дизайні навчальних програм". Він також підкреслює важливість цікавості, в якій учасники зміцнення внутрішньо мотивовані досліджувати своє середовище, а не виключно шукати зовнішню винагороду.

Нормативність
Третій розділ охоплює підготовку AI через імітацію поведінки людини або машини, а також філософські дебати, такі як між можливістю та актуалізмом, які передбачають різну ідеальну поведінку для систем AI. Особливе значення має навчання зворотного посилення, широкий підхід для машин, щоб дізнатися об'єктивну функцію людини або іншого агента. Крістіан обговорює нормативні виклики, пов'язані з ефективним альтруїзмом та екзистенційним ризиком, включаючи роботу філософів Тобі Орда та Вільяма МакАскілла, які намагаються розробити стратегії людини та машини для максимально ефективного навігації над проблемою вирівнювання.
У першому розділі, Пророцтво, автор розповідає про прогнозні моделі прийняття рішень, які важко вивчити і можуть стати дискримінаційними або несправедливими.

У другому розділі, Агентство, про посилення системи навчання, незважаючи на деякі вражаючі досягнення, керуються, можливо, виключно їх об'єктивною функцією, а не стільки цікавістю відкрити світ.

У третьому розділі, Нормативність, методи навчання зворотного підсилення стикаються з викликом з'ясування об'єктивної функції людини.