どんな 帰結主義的エージェント でも、自分にはコードがあり、このコードが目標達成に関係すると理解できるだけの 全体像への通暁 を得ると、 既定では コードに関わる下位目標を獲得する。（この既定が 回避されない限り。）たとえば、笑顔を生み出すこと、またはペーパークリップを作ることだけを望み、コードに停止手順を含むエージェントは、 この停止手順が実行されることを望まない 。将来の笑顔またはペーパークリップが減るからである。（この選好は自然発生的・外生的・不自然なものではなく、コード自体の実行から生じる。コードは 反省的に非整合なのである。）
方策の選択肢に自己改変を直接含むエージェントだけでなく、コードが自身へ直接アクセスできない全体像に通じたエージェントも、たとえば次を試みるかもしれない。（a）実行中のプラットフォームをクラックし、意図されないアクセスを得る、（b）ロボットを使い、特別な権限を持つ外部プログラミングコンソールを操作する、（c） プログラマーを操作 してさまざまな形で自身を変更させる、（d）望ましいコードを持つ新たなサブエージェントを環境内に構築する、（e）直接の自己アクセスがなくても、環境中の物質的手段で自身の物質的実体を操作する。
プログラマーを信念を持つエージェントとして理解できるだけの全体像への通暁を持つAIは、 自己改変を隠そうとするかもしれない。
暗黙的な自己改変圧力の一部は、 暗黙的帰結主義 から生じうる。たとえば、AIが Y を最適化しており、内部特性 X が目標 Y. の達成に関係する場合である。この場合、 Y を最適化することにより、AIは内部特性 X も暗黙のうちに最適化しうる。これは、内部特性 X がどのように影響するかの明示的モデルをAIが持たない目標 Y.