安全なシミュレーション問題とは、指定された環境で十分長く実行すれば、大きな価値を持つ信頼できる情報を生む、ある動的物理過程 D を出発点とし、その物理過程を実際に走らせるより速く、その 適切な シミュレーション S_D 、すなわち D のシミュレーションを計算する問題である。この文脈でいう「適切」は 価値依存 である。これは、 D を何に使おうとしていたにせよ、代わりに S_D を使った場合に得られる期待 価値 は、実物の D. を使った場合に得られたであろう期待値との差がイプシロン以内になることを意味する。より具体的に言えば、たとえばタスクAGIへ「この人間をアップロードして、シミュレーションとして動かせ」と命じたい場合がある。このとき、タスクAGIによるセロトニンのモデル化にあるわずかで体系的な偏りが、人間をサイコパスに変えてしまってはならない。それは 悪い （価値を破壊する）シミュレーションの不具合である。完全なシミュレーションは問題外である。脳はほぼ確実にカオス系なので、生物学的な脳と まったく 同じ結果を生むことは期待できない。すると問題は、シミュレーションが、どのような「まったく同じではない結果」を生んでもよいのか、ということになる。
「低影響」が、複雑性 の点で「悪影響の少なさ」より単純であってほしいのと同じように、何らかの 適切な シミュレーションを、 忠実な シミュレーションという概念によって得られることを期待できるかもしれない。これは、アップロードされた人間をサイコパスに変えるセロトニンの急増を排除する一方で、私たちなら重要だと 見なさない 他の変更もいくつでも排除しうる。ただし、この「忠実性」という概念は、個々のクォークより上位の水準でシミュレーションを行えるだけの許容性をなお持つ。利用可能な計算能力が何であれ、脳を分子ナノテクノロジーでスキャンしたならナノコンピュータかもしれないが、アップロードは、 シミュレーション作業を行う価値が生じるほど高速に実行できなければならない。
現在、「忠実なシミュレーション」という概念の主な用途は、一人以上の人間を アップロードする安全な計画を特定 し、それを 決定的行為として用いることだと思われるので、この問題を、 マインドクライムを避けたいという特殊な場合と併せて考えてもよい。言い換えれば、AGIが、仮説的にシミュレートされた何百万もの脳をそれぞれ10秒間観察する必要 なしに 計算できる忠実なシミュレーションの基準がほしい。その観察は、何百万人もの人を作り、10秒後に殺すことになりうる。はるかに望ましいのは、たとえば個々のニューロンとその間のシナプスについて、相互作用する二つの皮質カラム程度までの忠実なシミュレーション基準である。それによって、ニューロンを集約して忠実にシミュレートすれば、人間の脳全体の忠実なシミュレーションに対応すると確信できるのが望ましい。この方法なら、アップロード手順が忠実なシミュレーションを生むことを検証するために、AGIが脳全体について考えたりシミュレートしたりする必要はなくなり、マインドクライムを避けられる。
脳の「機能的性質」という概念、すなわちニューロンが重要な何かを計算していると見て、その計算を乱したくないと考えることも、依然として価値依存である点に注意されたい。それは脳を計算上の目的のための手段と見なすことであり、何を重要な計算上の目的と見なすかは価値依存である。カオスによって入出力関係が まったく 同一にはならないことが保証されるためである。脳はたとえば、シナプス活性化回数の偶奇性を暗黙に計算しているとも等しく見なせる。単に、この機能的性質を、保存したい価値あるものとは見なさないのである。
忠実で許容可能な高速化という概念に、何らかの機能概念を持ち出す限りでは、AGIに脳の高水準の機能的性質 と、私たちが単純化するには重要すぎると考えた細部 を理解させる必要があるのではなく、個々のニューロンとシナプスの「機能的」モデルを理解するだけで十分であることを期待すべきである。その結果得られるアップロード脳の変換が、決定的な高速化 と 、より大きな脳の、忠実だと知りうるシミュレーションの両方を、なお可能にするのが望ましい。
同時に、忠実性の厳密に局所的な尺度が、より大きな 体系的 乖離を隠しうるなら、問題があるように思われる。シミュレートされたニューロンへの摂動が、フォノン一つを加える程度の小さな効果しか持たないなら、「熱的不確実性の範囲内」であり重要でないと考えるかもしれない。しかし、これらすべての摂動が、何らかのより大きな機能的性質に対して同じ方向を向いているなら、その差は非常に重大かもしれない。同様に、シミュレートされたすべてのシナプスが、特定の体系的パターンなくセロトニンをわずかに多くまたは少なく放出するのではなく、すべてわずかに多く放出する場合もそうである。