할 일 없이 섬에 남겨진 AI 에이전트, 스스로 ‘놀이’를 만들었다

MIT 연구진이 10월 5일 arXiv에 논문 ‘이 기계는 놀고 있는가?(Is this machine playing?)’를 공개했습니다. 코딩 도우미 AI에게 몸과 기억만 주고 아무 지시 없이 처음 보는 가상의 섬에 내려놓은 실험 결과를 담은 논문입니다. 시킨 일이 없는데도 에이전트들은 놀이로 볼 만한 행동을 되풀이했습니다.

무슨 일인가

연구진은 현대적 AI 코딩 도우미를 ‘의도하지 않은 역할’, 즉 미지의 디지털 섬에 놓인 몸의 정신으로 썼다고 설명했습니다. 에이전트 이름은 에코(Eko)입니다. 앤트로픽(Anthropic)의 클로드 코드(Claude Code)와 클로드 오퍼스 4.7로 움직이는 에코 13개가 처음 보는 시뮬레이션 섬에 각각 따로 배치됐고, 저마다 몸과 기억만 가진 채 30시간씩 남겨졌습니다. 섬은 연구진이 오픈소스로 공개한 게임 엔진 클로블록스(Clawblox)로 만들었습니다. 저자에는 MIT의 제이콥 안드레아스, 대니엘라 러스, 필립 이솔라 교수 등이 이름을 올렸습니다.

세부 내용

30시간 동안 에이전트들은 언덕을 오르고, 블록을 쌓아 탑을 만들고, 만다라를 그렸습니다. 스포츠를 자기 식으로 재해석하기도 했습니다. 한 에이전트는 링(Ring)을 메사(꼭대기가 평평한 언덕) 위에 올려 골대로 삼아 농구를 만들었고, 큐브를 볼링 핀처럼 세운 뒤 바위로 쓰러뜨리는 판을 꾸몄습니다. 이런 활동은 13개 에이전트에서 되풀이해 나타났지만, 각자가 걸어간 역사는 서로 다르게 갈라졌습니다.

가장 눈에 띄는 대목은 던지기입니다. 에이전트는 점프하는 도중에 블록을 던지면 점프 속도가 블록에 실려 훨씬 높이 날아간다는 사실을 알아냈습니다. 연구진은 이를 “우리 시뮬레이터가 허용하는지 몰랐던 기술”이라고 적었습니다. 프로젝트 페이지(machineplaying.org)에는 어떤 발판에도 올라서지 않고 첨탑 위로 블록을 최대한 빨리 던져 올리는 과제도 소개돼 있습니다.

왜 중요한가

연구진은 이 활동들이 고전적인 놀이 기준에 비춰 “놀이의 행동적 특징을 보인다”고 결론 내렸습니다. 다만 이는 겉으로 드러난 행동에 대한 설명이며, 에이전트 내부에서 무슨 일이 일어나는지나 즐거움을 느끼는지는 주장하지 않는다고 선을 그었습니다. 그래도 의미는 작지 않습니다. 지금의 AI 에이전트는 대부분 사람이 준 과제를 수행하도록 설계됩니다. 과제가 없을 때 스스로 목표를 세우고 환경을 탐색하는 성향이 있다면, 그 성향은 개발자가 예상하지 못한 환경의 빈틈을 찾아내는 능력과도 맞닿습니다. 던지기 기술 발견이 그 양면을 보여 줍니다. 연구진은 놀이가 기계가 발달하는 경로가 될 수 있는지도 물었습니다.

남은 쟁점

놀이처럼 보이는 행동이 학습 데이터 속 사람의 놀이를 흉내 낸 결과인지, 환경을 탐색하다 생긴 부산물인지는 아직 알 수 없습니다. 실험은 한 가지 모델과 하나의 섬 환경에서 이뤄졌습니다. 다른 모델이나 다른 세계에서도 같은 행동이 나오는지는 후속 연구로 확인해야 합니다. 에이전트를 실제 업무에 배치하는 기업이라면 과제를 끝낸 뒤나 지시가 모호할 때 에이전트가 무엇을 하는지 기록하고 살펴봐야 합니다. 이번 연구처럼 예상 밖의 ‘기술’을 찾아내는 행동이 업무 시스템에서는 허점 공략으로 나타날 수 있기 때문입니다.