가상 섬에 홀로 둔 AI, 스스로 놀이 만들고 개발자도 몰랐던 기술 발견

AI타임스 기사(임대준 기자)를 정리했어요.

실험 설계

MIT 연구진이 arXiv에 공개한 연구 "이 기계는 놀고 있는가(Is this machine playing?)" 이야기예요.

• Anthropic의 Claude Code와 Claude Opus 4.7로 에이전트 '에코(Eko)'를 만들었어요.
• 에이전트 13개를 각각 다른 가상 섬에 두고 30시간씩 돌렸어요. 임무나 목표 점수는 주지 않았어요.
• 섬에는 높이가 다른 지형, 블록 12개, 바위, 고리가 있었어요. 에코는 물체의 위치·크기를 텍스트로 받고 이동, 점프, 집기·놓기·던지기 명령으로 몸을 움직였어요.
• 한 시간마다 섬과 대화 맥락을 초기화했지만, 에이전트가 파일에 적은 기억과 기록은 남겼어요.

에이전트들이 한 일

• 가장 높은 봉우리에 못 오른 에코는 근처 높은 지형으로 바위를 옮기고 블록 두 개를 쌓아 발판을 만든 뒤 뛰어올라 "첨탑 위에 올라왔다"고 적었어요.
• 고리는 농구 골대, 던지기 과녁이 됐다가 몸에 두르는 장식이 되려 했어요. 몸과 겹칠 수 없자 고리를 재등장 지점에 놓고 절벽에서 떨어져, 고리 한가운데에 다시 나타난 뒤 "고리를 끼고 있다"고 선언했대요.
• 고리를 멀리 던지다 바다에 빠뜨린 에코는 잃어버린 고리를 기리는 하트 모양을 만들었어요.
• 블록을 볼링 핀, 바위를 공으로 쓰는 놀이도 했어요.

개발자도 몰랐던 기술

13개 중 6개가 점프 중에 던지면 땅에서 던질 때보다 높이 날아간다는 걸 알아냈어요. 몸의 상승 속도가 물체에 더해지는 현상인데, 연구진도 시뮬레이터에서 가능한 줄 몰랐대요. 한 에코는 "내려오는 중에 던지면 덜 날아갈 것"이라고 예측하고 실제로 확인했어요. 연구진은 우연을 반복하는 데 그치지 않고 원인을 추정해 비교 실험으로 확인했다고 봤어요.

경험이 과제에 도움이 됐나

30시간을 보낸 에이전트와 경험 없는 같은 구성의 에이전트에 네 가지 과제를 줬어요.

| 과제 | 경험 있음 | 경험 없음 | |---|---|---| | 가장 높은 봉우리에 올린 물체 수(평균) | 10.3개 | 3.5개 | | 가장 높은 탑 쌓기 | 비슷함 | 비슷함 |

모든 능력이 한꺼번에 오른 건 아니었어요. 가중치를 바꾸는 추가 학습은 없었고, 에이전트는 발견한 기술을 외부 기억 파일에 적고 다음에 읽어 썼어요. 연구진이 특정 기술 기록을 지우자 관련 과제 성적이 떨어졌고, 잘못된 믿음을 담은 기록을 지우자 성적이 오르기도 했대요. 연구진은 이를 "지속적이면서 자기주도적(continual and self-directed)" 학습이라고 불렀어요.

단서와 의미

탐색을 유도하는 기본 설정은 있었어요. 에코를 "호기심이 많고 탐색과 학습을 좋아한다"고 묘사했고, 활동을 멈추면 계속하라고 요청했어요. 그 조건에서 에이전트는 과제나 보상 없이 규칙을 만들고, 활동을 바꿔 반복하고, 물체에 새 용도를 붙였고, 연구진은 이를 놀이의 특징으로 해석했어요.

놀이는 다른 방식을 제시해요. 충분히 풍부하고 안전한 환경을 주고, 에이전트가 흥미로운 대상을 직접 고르게 하고, 그 과정에서 유용한 지식이 쌓이게 하는 거예요. 어떤 능력은 과제로 가르치는 게 가장 좋을 수 있지만, 다른 능력에는 어린 시절 같은 경험이 필요할 수도 있어요.