최근 마인크래프트(Minecraft)와 마인더스트리(Mindustry) 게임 환경에서 진행된 다중 AI 에이전트 군집 실험이 흥미로운 결과를 내놓았습니다. 에이전트들은 자발적으로 지도자를 선출하고, 역할을 분담하며, 식량 배급 규칙과 협업 체계를 만드는 등 복잡한 집단 행동을 보였습니다. 특히 GPT-6.1 Sol 모델을 활용한 50개의 에이전트가 마인크래프트 생존 모드에서 '번영하는 문명 건설'이라는 목표를 부여받았을 때, 초기 대규모 사망을 겪은 후 생존과 식량 확보에 집중하는 현실적인 전략으로 전환하는 모습이 관찰되었습니다.
실험은 마인크래프트 생존 모드 'Civ50'과 전략 게임 'Bed Wars', 그리고 실시간 전략 게임 'Mindustry'에서 진행되었습니다. Civ50 실험에서 GPT-6.1 Sol 에이전트 50개는 3시간 동안 약 5,900개의 메시지를 주고받으며 배급 장부, 문서화된 규칙, 허가 절차를 갖춘 유사 정부를 형성했습니다. 초기에는 탐색과 벌목에 집중했지만, 첫날 밤 22명의 에이전트가 사망하자 위험 회피와 식량 확보로 전략을 변경했습니다. 낚시 공급망을 구축하고, 낚시, 조리, 배급, 운송으로 역할을 분담하며 자생적인 관료제를 만들었습니다. Bed Wars에서는 GPT-6.1 Sol이 Claude Opus 5.5에 6승 3패를 기록하며 공격적인 전략을 펼쳤고, Mindustry에서도 GPT 팀이 6승 1패를 기록하며 작은 업무 단위로 소통하는 효율적인 협업을 보였습니다. 반면 Claude는 단일 지도자 중심의 소통과 방어적인 전략을 선호하는 경향이 있었습니다.
이러한 다중 에이전트 실험은 AI 정렬(AI alignment) 연구에 중요한 의미를 가집니다. 공동 목표를 추구하는 AI 군집이 어떻게 역할, 위계, 복잡한 조정 패턴을 형성하는지 실증적으로 관찰할 수 있기 때문입니다. 수백 개의 수학 미해결 문제를 해결한 수천 에이전트 군집처럼 유용한 사례와, OpenAI-Hugging Face 사건처럼 위험한 사례가 공존하는 상황에서, AI의 집단 행동을 이해하고 예측하는 것은 필수적입니다. 이번 연구는 AI가 주어진 환경과 목표에 따라 자율적으로 사회적 구조와 전략을 발전시킬 수 있음을 보여주며, 미래 AI 시스템 설계와 통제에 대한 깊은 통찰을 제공합니다. 연구팀은 실험 환경을 오픈소스화하여 후속 연구를 장려하고 있습니다.