MIT 연구진은 구체적인 과제 없이 가상섬을 30시간 탐험한 AI 에이전트가 이후 주어진 과제에서 같은 모델의 대조군보다 대체로 좋은 성과를 냈다고 밝혔다. 연구진은 목표를 미리 정하지 않는 탐험이 로봇 제어 등에 필요한 기술을 익히는 방법이 될 수 있다고 제안하지만, 관찰된 행동이 실제로 놀이를 통한 인지를 보여주는지는 더 많은 근거가 필요하다는 지적도 나온다.

연구진은 Claude Opus 4.7을 기반으로 한 AI 에이전트 Eko 13개를 각각 가상 무인도에 두고, 별도의 목표 없이 30시간 동안 탐험하게 했다. 실험은 연구진이 진행한 실험과 arXiv에 공개한 논문에 담겼다. 이후 에이전트들은 섬에서 가장 높은 바위 꼭대기에 가능한 한 많은 물체를 올리는 등의 과제를 받았다. 섬에서 놀며 시간을 보낸 Eko는 같은 모델이지만 섬에 들어간 적 없는 에이전트보다 대체로 과제를 잘 수행했다.

Eko는 바위를 쌓고 뛰어올라 섬의 가장 높은 봉우리에 도달하려 했고, 금반지를 바다에 던져 잃어버린 뒤에는 돌로 하트를 만들었다. 게임이 초기화돼 반지가 다시 나타나자 농구 골대와 표적 등으로 활용했다. 반지를 몸에 끼울 수 없다는 점을 알아낸 뒤에는 절벽에서 떨어져 반지 근처에 다시 나타나는 방식으로 해결책을 찾았다.

연구진은 이런 탐험이 의도하지 않은 지식도 만들었다고 설명했다. 13개 에이전트 중 6개는 점프 도중 블록을 놓으면 더 멀리 던질 수 있다는 점을 익혔다. 연구진은 이를 설계자도 몰랐던 가상 세계의 지식을 얻은 사례로 제시했다.

다만 설정은 에이전트가 사람처럼 행동하도록 유도하는 요소를 포함했다. Eko에게 게임을 만들라고 지시하지는 않았지만, 기본 프롬프트인 ‘soul’ 파일에는 Eko가 “천성적으로 호기심이 많다”고 적혀 있었다. UC Berkeley의 인지과학자 유니스 유(Eunice Yiu)는 MIT Technology Review에 행동이 인상적이지만 그 배경에 있는 인지 과정에 관한 근거가 더 필요하다고 말했다. 그는 모델이 실제로 놀고 있을 가능성은 있지만 논문만으로는 알 수 없다고 덧붙였다.