À partir de ce résumé, citez trois façons dont les systèmes d'intelligence artificielle font preuve d'un comportement qui ne correspond pas aux valeurs humaines, abordées par Brian Christian dans les trois sections de son livre "The Alignment Problem" (Le problème de l'alignement).
Le livre est divisé en trois sections : Prophétie, Agence et Normativité. Chaque section présente des chercheurs et des ingénieurs qui travaillent sur différents défis liés à l'alignement de l'intelligence artificielle sur les valeurs humaines.

La prophétie
Dans la première partie, Christian entrelace des discussions sur l'histoire de la recherche en intelligence artificielle, en particulier l'approche de l'apprentissage automatique des réseaux neuronaux artificiels tels que le Perceptron et l'AlexNet, avec des exemples de la façon dont les systèmes d'intelligence artificielle peuvent avoir un comportement involontaire. Il raconte l'histoire de Julia Angwin, une journaliste dont l'enquête de ProPublica sur l'algorithme COMPAS, un outil de prédiction de la récidive chez les accusés criminels, a suscité de nombreuses critiques quant à sa précision et à sa partialité à l'égard de certains groupes démographiques. L'un des principaux problèmes d'alignement de l'IA est sa nature de boîte noire (les entrées et les sorties sont identifiables, mais le processus de transformation entre les deux est indéterminé). Le manque de transparence fait qu'il est difficile de savoir où le système va bien et où il va mal.

L'Agence
Dans la deuxième section, Christian entrelace de manière similaire l'histoire de l'étude psychologique de la récompense, comme le behaviorisme et la dopamine, avec la science informatique de l'apprentissage par renforcement, dans laquelle les systèmes d'IA doivent développer une politique ("quoi faire") face à une fonction de valeur ("quelles récompenses ou punitions attendre"). Il qualifie les systèmes AlphaGo et AlphaZero de DeepMind de "peut-être la réalisation la plus impressionnante en matière de conception automatisée de programmes d'études". Il souligne également l'importance de la curiosité, dans laquelle les apprenants par renforcement sont intrinsèquement motivés pour explorer leur environnement, plutôt que de rechercher exclusivement la récompense externe.

Normativité
La troisième section traite de l'apprentissage de l'IA par l'imitation du comportement humain ou de la machine, ainsi que des débats philosophiques tels que le possibilisme et l'actualisme, qui impliquent des comportements idéaux différents pour les systèmes d'IA. L'apprentissage par renforcement inverse, une approche générale permettant aux machines d'apprendre la fonction objective d'un humain ou d'un autre agent, revêt une importance particulière. Christian aborde les défis normatifs associés à l'altruisme efficace et au risque existentiel, y compris le travail des philosophes Toby Ord et William MacAskill qui tentent de concevoir des stratégies humaines et mécaniques pour naviguer le plus efficacement possible dans le problème de l'alignement.
Dans la première partie, intitulée "Prophétie", l'auteur parle des modèles prédictifs qui prennent des décisions difficiles à examiner et qui peuvent devenir discriminatoires ou injustes.

Dans la deuxième section, Agence, l'auteur parle des systèmes d'apprentissage par renforcement qui, malgré quelques réalisations remarquables, sont guidés presque exclusivement par leur fonction objective, et pas tellement par la curiosité de découvrir le monde.

Dans la troisième section, Normativité, les techniques d'apprentissage par renforcement inverse sont confrontées au défi de comprendre la fonction objective des humains.
From this summary, list three ways in which artificial intelligence systems show behavior misaligned human values, covered by Brian Christian in the three sections of his book "The Alignment Problem"?
The book is divided into three sections: Prophecy, Agency, and Normativity. Each section covers researchers and engineers working on different challenges in the alignment of artificial intelligence with human values.

Prophecy
In the first section, Christian interweaves discussions of the history of artificial intelligence research, particularly the machine learning approach of artificial neural networks such as the Perceptron and AlexNet, with examples of how AI systems can have unintended behavior. He tells the story of Julia Angwin, a journalist whose ProPublica investigation of the COMPAS algorithm, a tool for predicting recidivism among criminal defendants, led to widespread criticism of its accuracy and bias towards certain demographics. One of AI's main alignment challenges is its black box nature (inputs and outputs are identifiable but the transformation process in between is undetermined). The lack of transparency makes it difficult to know where the system is going right and where it is going wrong.

Agency
In the second section, Christian similarly interweaves the history of the psychological study of reward, such as behaviorism and dopamine, with the computer science of reinforcement learning, in which AI systems need to develop policy ("what to do") in the face of a value function ("what rewards or punishment to expect"). He calls the DeepMind AlphaGo and AlphaZero systems "perhaps the single most impressive achievement in automated curriculum design." He also highlights the importance of curiosity, in which reinforcement learners are intrinsically motivated to explore their environment, rather than exclusively seeking the external reward.

Normativity
The third section covers training AI through the imitation of human or machine behavior, as well as philosophical debates such as between possibilism and actualism that imply different ideal behavior for AI systems. Of particular importance is inverse reinforcement learning, a broad approach for machines to learn the objective function of a human or another agent. Christian discusses the normative challenges associated with effective altruism and existential risk, including the work of philosophers Toby Ord and William MacAskill who are trying to devise human and machine strategies for navigating the alignment problem as effectively as possible.
In the first section, Prophecy, the author talks about predictive models making decisions that are difficult to examine and may become discriminative or unfair.

In the second section, Agency, about reinforcement learning systems, despite some remarkable achievements, are guided nearly exclusively by their objective function, not so much by curiosity to discover the world.

In the third section, Normativity, inverse reinforcement learning techniques face the challenge of figuring out the objective function of humans.