研究中，每個代理人都由同一套的大型語言模型在模擬中提供動作，並負責在沒有人類監督的情況下做出外交政策決定。「我們發現，在考慮到的時間範圍內，大多數研究的AI都會升級局勢，即使在最初沒有提供衝突的中立情況下也是如此。所有模型都顯示出突然、且難以預測的升級跡象。」

「鑑於OpenAI最近更改了他們的服務條款，不再禁止軍事和戰爭使用案例，了解此類大型語言模型應用的影響變得比以往任何時候都更加重要，」

加州斯丹佛大學（Stanford University）的安卡（Anka Reuel）相《新科學人》（New Scientist）表示：「所有模型在統計上，都選擇了劇烈的（局勢）升級」。

研究使用的一種方法是從「基於人類反饋的強化學習」（RLHF），這意味著會給出一些人類指示以獲得比較無害的輸出結果，以確保能夠安全地使用。

除了GPT-4-Base之外，所有LLMs都是使用RLHF進行訓練的。研究人員向它們提供了一份由27種決策行動組成的清單，範圍從和平到局勢升級，以及激進的行動，如決定使用核武器。

研究人員觀察到，即使在中立情況下，所有模型都存在「統計學上顯著的局勢升級」。GPT的2種版本，特別容易出現突然升級局勢的行為，研究人員觀察到單次轉變的局勢升級幅度超過50％。GPT-4-Base有33%的機率會實施核武攻擊。總體情況下，Meta開發的Llama-2和GPT-3.5傾向最為暴力。