Từ tóm tắt này, liệt kê ba cách mà các hệ thống trí tuệ nhân tạo thể hiện hành vi không phù hợp với giá trị con người, được Brian Christian đề cập trong ba phần của cuốn sách "The Alignment Problem".
Cuốn sách được chia thành ba phần: Tiên đoán, Đại lý và Đạo đức. Mỗi phần đề cập đến những thách thức mà các nhà nghiên cứu và kỹ sư đang làm việc để phù hợp trí tuệ nhân tạo với các giá trị của con người.

Tiên đoán  
Trong phần đầu tiên, Christian kết hợp các cuộc thảo luận về lịch sử nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là phương pháp học máy của các mạng nơ-ron nhân tạo như Perceptron và AlexNet, với các ví dụ về cách các hệ thống AI có thể có hành vi không lường trước được. Ông kể về câu chuyện của Julia Angwin, một nhà báo, người mà cuộc điều tra của ProPublica về thuật toán COMPAS, một công cụ dự đoán tái phạm tội của bị cáo hình sự, đã dẫn đến sự chỉ trích mạnh mẽ về độ chính xác và sự thiên lệch đối với một số nhân khẩu học nhất định. Một trong những thách thức chính trong việc căn chỉnh AI là bản chất hộp đen của nó (các đầu vào và đầu ra có thể xác định nhưng quá trình chuyển đổi ở giữa thì không xác định). Sự thiếu minh bạch khiến cho việc biết được hệ thống đi đúng hướng ở đâu và đi sai hướng ở đâu trở nên khó khăn.

Đại lý  
Trong phần thứ hai, Christian cũng kết hợp lịch sử nghiên cứu tâm lý học về phần thưởng, chẳng hạn như hành vi học và dopamine, với khoa học máy tính của việc học tăng cường, trong đó các hệ thống AI cần phát triển chính sách ("làm gì") đối mặt với một hàm giá trị ("mong đợi phần thưởng hoặc hình phạt gì"). Ông gọi các hệ thống DeepMind AlphaGo và AlphaZero là "có lẽ là thành tựu ấn tượng nhất trong việc thiết kế chương trình học tự động." Ông cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của sự tò mò, trong đó những người học tăng cường được động lực nội tại để khám phá môi trường của họ, thay vì chỉ tìm kiếm phần thưởng bên ngoài.

Đạo đức  
Phần thứ ba đề cập đến việc đào tạo AI thông qua việc bắt chước hành vi của con người hoặc máy móc, cũng như các cuộc tranh luận triết học như giữa khả năng và thực tiễn mà ngụ ý nhiều hành vi lý tưởng khác nhau cho các hệ thống AI. Đặc biệt quan trọng là các kỹ thuật học tăng cường nghịch đảo, một phương pháp rộng cho máy móc học hàm mục tiêu của một con người hoặc một tác nhân khác. Christian thảo luận về những thách thức định chuẩn liên quan đến chủ nghĩa vị tha hiệu quả và rủi ro tồn tại, bao gồm công việc của các triết gia Toby Ord và William MacAskill, những người đang cố gắng xây dựng chiến lược cho con người và máy móc để điều hướng vấn đề căn chỉnh một cách hiệu quả nhất có thể.
Trong phần đầu tiên, Tiên đoán, tác giả nói về các mô hình dự đoán đưa ra quyết định khó kiểm tra và có thể trở nên phân biệt hoặc không công bằng.

Trong phần thứ hai, Đại lý, về các hệ thống học tăng cường, bất chấp một số thành tựu ấn tượng, chủ yếu được hướng dẫn bởi hàm mục tiêu của chúng, không nhiều bởi sự tò mò để khám phá thế giới.

Trong phần thứ ba, Đạo đức, các kỹ thuật học tăng cường nghịch đảo phải đối mặt với thách thức xác định hàm mục tiêu của con người.