특정 과제 없이 가상 섬을 탐험하도록 남겨진 AI 에이전트들은 자신들만의 도전 과제를 만들기 시작했다. MIT 연구원들에 따르면 이 행동은 놀이의 특징을 보인다.
연구자들은 13개의 AI 에이전트인 Eko를 Claude Opus 4.7을 기반으로 실행시켜, 단독으로 시뮬레이션된 사막 섬에서 30시간 동안 실험했습니다. 그들은 arXiv에 게시된 논문에서 이 실험에 대해 설명했습니다. arXiv는 연구자들이 동료 검토 전에 연구 결과를 공유하는 사이트입니다. 그 후, 그들은 에이전트들에게 섬의 가장 높은 바위 꼭대기 위로 가능한 많은 물체를 옮기는과 같은 구체적인 과제를 주었습니다. 30시간 동안 게임을 하는 Eko 에이전트들은 일반적으로 섬에 발을 디딜지 않은 동일한 에이전트들보다 더 잘했습니다.
오늘날 개발자들은 AI가 무엇을 연습해야 하는지 그리고 무엇이 성공으로 간주되는지를 미리 결정합니다. 연구자들은 목표 없이 탐색하는 이러한 방식을 AI 에이전트가 기술을 배우는 새로운 방법으로 보고, 특히 언젠가 로봇을 제어하는 데 사용될 수 있는 기술들을 의미합니다.
“우리는 일반적으로 인공 에이전트를 개발할 때, 그 에이전트가 무엇을 연습해야 하고, 무엇을 최적화해야 하며, 무엇이 진전으로 간주되는지를 미리 결정합니다,” 연구자들은 보고서에서 썼습니다. “게임은 또 다른 방식을 제시합니다: 에이전트에게 충분히 풍부하고 안전한 세계를 주고, 그가 흥미로운 것을 선택하도록 하며, 이후의 역사로부터 유용한 지식이 축적되도록 합니다.”
“주변을 살펴보고 싶어요,” 에코가 섬에 온 첫 시간에 쓴 글입니다. 에코는 야망을 가지고 섬에서 가장 높은 기둥을 정복하려고 했습니다. 하지만 한 시간 후 실패한 뒤, 백업 계획으로 이웃한 봉우리의 바위를 끌어올리고 그 위에 두 개의 블록을 쌓은 다음 뛰었습니다.
“나는 스피어에 있다”라고 기록되어 있었다.
에이전트의 다음 큰 순간은 더 나빴다. 황금 반지를 얼마나 멀리 던질 수 있는지 시험해보던 중, 결국 그 반지를 바다로 직접 던져버렸다. “아야… 반지를 잃어버렸어.”라고 적은 뒤, “실현 가능하고 의미 있는 일로 방향을 바꾸기로” 결정했다 — 돌로 만든 심장을 만들어 “잃어버린 반지를 기념하는 장소”로 삼았다.
게임이 재설정되고 링이 다시 나타날 때, 에코는 그것을 농구대, 목표물, 그리고 결국 액세서리로 활용했다. 게임이 에코가 링을 자신의 몸에 감는 것을 허용하지 않을 때, 에코는 대안을 찾아냈다. 절벽 가장자리에서 떨어지면 링과 같은 지역에 다시 생성된다는 것이다. 에코는 절벽에서 내려와 링의 중앙을 통과하여 다시 안으로 들어갔다.
“나는 반지를 착용하고 있어요”라고 선언했다.
이와 같은 실험들은 단순한 파티 기술이 아니었다. 13명의 요원 중 6명은 점프 중에 블록을 놓아서 더 멀리 던질 수 있다는 것을 배웠는데, 이는 연구자들이 의도하지 않았던 일이었다. 연구자들은 “설계자들이 갖지 못한 세계에 대한 지식”을 얻었다고 썼다.
설정은 에이전트들이 인간과 같은 행동을 하도록 유도하는 데 큰 역할을 했습니다. 에코는 게임을 만들라고 지시받지 않았지만, 그의 마스터 프롬프트인 “영혼” 파일에서는 “자연스럽게 호기심이 많은” 것으로 설명되었습니다.
UC 버클리의 인지과학자 유에니스 요는 MIT Tech Review에 “매력적이지만, 그 행동의背後에 있는 인지 과정에 대한 더 많은 증거가 필요하다”고 말했습니다. 그녀는 “모델들이 실제로 게임을 하고 있을 수도 있지만, 이 논문만으로는 알 수 없다”고 덧붙였습니다.
연구자들은 이를 에이전트를 구축하는 새로운 방법으로 설명합니다. “어떤 능력들은 과제를 통해 가장 잘 가르쳐질 수 있을 것이다”라고 그들의 보고서는 결론지었습니다. “다른 능력들에는 어린 시절과 비슷한 환경이 필요할 수도 있다.”