가상 섬에 풀어둔 Claude, 스스로 놀이 만들고 일부 과제 성적 올랐다

MIT 연구진이 AI를 가상 섬에 풀어놓고 스스로 무엇을 하는지 지켜본 연구 결과를 10월 5일 공개했다. 실험 대상은 앤트로픽의 Claude Opus 4.7을 바탕으로 만든 ‘Eko’다. 연구진은 놀이와 닮은 행동이 나타났고, 그 경험이 일부 후속 과제의 성적을 높였다고 밝혔다. 실험에 쓴 3D 시뮬레이션 엔진 Clawblox도 함께 공개했다.

목표 없는 섬에서 무엇을 했나

연구진은 Claude를 바탕으로 만든 ‘스스로 일을 처리하는 AI(에이전트)’ 13개를 각각 30시간씩 돌렸다. 이들은 블록을 늘어놓아 그림을 만들고, 스스로 규칙을 정해 놀이를 하거나 물리 실험을 했다. 사람이 아무 일도 시키지 않았는데 여러 활동이 나온 것이다.

Eko는 화면을 보고 움직이지 않았다. Claude Code와 Claude Opus 4.7에 가상의 몸을 붙이고, 물체의 위치와 모양을 글로 전달하는 방식이다. AI는 이동, 점프, 집기, 놓기, 던지기 명령으로 행동했다. 활동이 끊기면 자동으로 다시 시작하는 기능과, 겪은 일을 파일에 적어 두는 장기 기억도 갖췄다.

구체적인 목표와 점수는 없었지만 행동에 영향을 줄 설정은 있었다. 연구진은 호기심과 탐색 성향을 적은 파일을 넣어 뒀다. 또 한 시간마다 대화 내용과 섬의 상태를 처음으로 되돌리면서도 기억 파일은 남겼다. 앞선 활동에서 적어 둔 경험을 다음 활동에서 참고할 수 있는 구조다.

놀이 경험이 성적을 높였나

탐색 경험의 효과는 과제마다 갈렸다. 섬의 높은 지점에 물체를 올리는 과제에서 경험이 있는 AI는 평균 10.3개를 올렸다. 경험이 없는 같은 AI는 평균 3.5개였다. 반면 가장 높은 탑을 쌓는 과제에서는 두 집단의 성적이 비슷했다. 자유롭게 놀아 본 경험이 모든 작업에서 똑같이 도움이 되지는 않은 셈이다.

연구진은 같은 섬에서 GPT-5.5를 쓰는 Codex와 Kimi K2.6을 쓰는 AI도 각각 5개씩 돌렸다. 이 실험에서 두 모델이 한 활동의 종류는 Claude 기반 AI보다 좁았다고 연구진은 밝혔다.

실제로 쓰려면 무엇을 더 봐야 하나

이 논문은 아직 다른 연구자들의 검증(동료 심사)을 거치지 않았다. 연구진이 본 것은 놀이와 닮은 행동이고, AI가 즐거움이나 동기를 실제로 느꼈는지는 확인하지 못했다. 일부 AI는 오랫동안 멈춰 있기도 했다. 기억 파일에 잘못된 내용을 적어 두는 바람에 이후 과제 성적이 떨어진 사례도 있었다.

실험을 직접 들여다보고 싶다면 공개된 Clawblox 저장소를 참고하면 된다. 논문이 추산한 전체 실험 비용은 개발자가 모델을 서비스에 붙여 쓰는 사용료 기준으로 약 8,000달러다. 실험에서 AI는 이미지를 보지 않고 글로 적힌 정보만 받았다. 그 안에는 물체의 위치와 색을 나타내는 숫자도 담겨 있었다.

이번 연구는 AI가 시키지 않은 일에서 쌓은 경험을 다음 작업에 써먹을 수 있다는 가능성을 보여준다. 동시에 무엇을 기억해 두느냐에 따라 오히려 성적이 나빠질 수 있다는 점도 드러냈다. 일상과 업무에 쓸 만한지 가늠하려면, 글로만 세상을 보는 이 가상 섬 밖에서도 경험이 도움이 되는지 확인해야 한다.