請列出人工智慧系統顯示行為與人類價值觀不一致的三種方式,
Context:這本書分為三個部分:預言,代理,規範性. 每個部分都涵蓋研究人員與工程師在人工智慧與人類價值觀的調整上所面對的不同挑戰.  預言 在第一部分, 克里斯蒂安針對人工智慧研究的歷史, 尤其是人工神經網路的機器學習方法, 他講述了朱莉亞·安格溫 (Julia Angwin) 的故事, 她在ProPublica的調查中, 人工智慧對應的主要挑戰之一是它的黑<unk>子性質 (輸入和輸出是可以識別的, 缺乏透明度使得很難知道該系統在哪裡走向正確,  該組織 在第二部分, 克里斯蒂安也同樣地將獎勵的心理研究史,如行為主義和多巴胺, 與補強學習的電腦科學交織在一起, 他稱DeepMind的AlphaGo和AlphaZero系統"可能是自動化課程設計中最令人印象深刻的成就". 他也強調好奇心的重要性, 強化學習者本來就有動力去探索他們的環境,  國家的規範性 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, 以及哲學性辯論, 如可能論與現實論之間, 這意味著人工智慧系統的理想行為不同. 特別重要的是反向補強學習, 克里斯蒂安討論與有效的利他主義和存在風險相關的規範性挑戰, 包括哲學家託比·奧德和威廉·麥卡斯基爾的工作,
在第一部分"預言"中, 作者談到預測模型做出難以檢查的決定,  在第二部分, 關於補強學習系統, 儘管取得了一些顯著的成就,  在第三部分"規範性"中, 反向增強學習技術面臨的挑戰是找出人類的目標功能.