MIT 컴퓨터과학·인공지능연구소(CSAIL) 연구진은 AI 에이전트 13개를 가상섬에 각각 30시간 동안 두고, 명시적 지시 없이 환경을 탐색하고 물체를 다루는 모습을 관찰했다. 에이전트들은 블록으로 구조물을 만들고 물리적 규칙을 시험했으며, 일부는 연구진이 의도적으로 구현하지 않은 동작도 찾아냈다.
에이전트 Eko는 Claude Code로 구동됐고, 의미 지식은 갖췄지만 가상 공간을 이동하고 물체를 조작하는 데는 익숙하지 않은 상태였다. 연구진은 블록 여러 개와 큰 바위, 금반지가 놓인 로블록스풍의 섬을 제공했다. 섬에는 Eko가 처음에는 닿을 수 없는 높은 지점도 있었다.
Eko들은 블록을 던지고 쌓거나, 바위와 블록으로 볼링과 농구를 했다. 일부는 블록을 쌓아 높은 곳에 올라가는 방법을 찾아냈다. 연구진은 각 세션의 사고 과정 기록을 살펴본 결과, 에이전트들이 관찰하고 가설을 세운 뒤 실험하고 결과에 맞춰 행동을 바꾸는 모습을 보였다고 보고했다.
MIT 박사과정생이자 공동 연구자인 안토니오 노렐리(Antonio Norelli)는 Eko가 “상당히 과학적인 태도”를 보였다고 말했다. 연구진에 따르면 13개 가운데 6개는 점프 중 블록을 놓으면 평소보다 더 멀리 던질 수 있다는 점을 스스로 발견했다. 연구진은 이 동작을 환경에 미리 구현하지 않았으며, 설계자도 몰랐던 물리적 특성을 에이전트가 탐색으로 알아냈다고 설명했다.
일부 행동은 놀이를 연상시키기도 했다. Eko 2는 물체를 섬 밖으로 잃어버린 뒤 블록 네 개로 기념물을 만들었고, 이후 블록과 반지로 사원을 세웠다. Eko 3은 스톤헨지와 비슷한 구조물을 만든 다음 탑을 쌓다가 무너뜨렸고, 남은 블록을 배열해 ‘Hubris’라는 작품이라고 불렀다. 연구진은 이런 행동을 동물의 놀이에서 보이는 규칙 만들기, 반복과 변형, 가벼운 목표 설정, 상상 놀이와 닮은 사례로 제시했다.
연구진은 호기심에 따라 안전한 환경을 탐색하게 하는 방식이 AI 학습의 한 경로가 될 수 있다고 제안했다. 다만 이번 관찰만으로 AI가 인간이나 동물처럼 놀이하거나 학습한다고 단정할 수는 없다. 연구진은 실제 적용에는 엄격한 안전장치가 필요하다고도 강조했다. 연구 보고서에는 각 세션에서 에이전트가 한 활동의 요약이 담겼다.
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