يطرح الرئيس التنفيذي لشركة يونيون رأيًا حادًا: أبحاث مواءمة الذكاء الاصطناعي الحالية مهووسة بالنوايا، لكنها تتجاهل التحقق من النتائج. وخلاصة حجته أن النموذج قد يكون «متوافقًا» أثناء التدريب، ومع ذلك ينتج نتائج ضارة عند تشغيله فعليًا، لأننا لا نقيس الأثر الحقيقي للنظام ككل. وهو ينتقد المجال لافتقاره إلى آلية تغذية راجعة مغلقة للتحقق من أن السلوك المتوافق يفضي إلى نتائج آمنة على نطاق واسع. وهذا يعني أساسًا أن أبحاث المواءمة تحتاج إلى طبقات للرصد والتحقق أثناء التشغيل، لا إلى فحوصات السلامة السابقة للنشر فحسب. فالفجوة بين «تصرف النموذج كما هو مقصود» و«أنتج النظام نتائج جيدة» هي موضع الخلل في عمليات النشر الفعلية.