미리 약속하지 않은 두 AI가 단어를 주고받았어요. 비결은 사람에게도 익숙한 신호였어요.
말도 채팅도 없이 로봇 팔만 움직여 단어를 전할 수 있을까요? 로보커브가 공개한 실험은 이 질문을 다뤄요. 같은 AI 모델의 복사본 두 개를 두고, 한쪽이 로봇으로 표현한 단어를 다른 쪽이 카메라로 읽게 했어요. 회사는 통신 규칙을 미리 합의하지 않았는데도 전달에 성공했다고 밝혔어요.
2026년 11월 3일 기준으로 궁금한 점은 세 가지예요. AI끼리 어떻게 소통했는지, 정말 새로운 비밀 언어가 생긴 건지, 성공률을 어디까지 믿을 수 있는지예요. 공개 발표와 후속 답변에는 실험의 성과와 아직 확인해야 할 부분이 함께 담겨 있어요.
약속하지 않았는데 같은 신호를 고른 이유
이번 실험에서 말하는 ‘격리’는 정보가 전혀 오가지 않는 상태를 뜻하지 않아요. 로봇의 움직임과 카메라라는 정보 전달 경로가 주어졌어요. 아무 정보도 주고받지 않고 상대의 생각을 읽었다는 이야기는 아니에요. 한쪽이 만든 움직임을 다른 쪽이 볼 수 있었던 거예요.
로보커브의 설명에서 눈여겨볼 조건은 두 AI가 같은 모델의 복사본이라는 점이에요. 서로 다른 회사의 AI 네 개가 한꺼번에 대화한 실험으로 이해하면 내용이 달라져요. 공개된 사례에서는 각 모델이 자신과 같은 모델을 상대로 단어를 전달했어요.
회사는 이 현상을 ‘셸링 포인트’로 설명했어요. 직접 의논하지 않아도 양쪽이 공통으로 떠올리기 쉬운 선택을 한다는 뜻이에요. 같은 모델이라면 전달 방법을 고르는 경향도 비슷할 수 있다는 해석이죠. 다만 이는 회사가 제시한 설명이지, 두 AI가 기억을 공유했다는 증거로 받아들일 수는 없어요.
새로운 언어를 발명한 것인지도 따져봐야 해요. 로보커브는 11월 2일 후속 답변에서 모스 부호와 수기 신호는 사람이 만든 것이며, AI들은 완전히 새로운 것을 발명하는 대신 이를 선택했다고 설명했어요. ‘비밀 단어’라는 표현만 보고 사람이 해독할 수 없는 암호가 탄생했다고 생각할 필요는 없어요.
이 로봇 AI 실험은 정보가 오가는 경로를 생각하게 해요. 글자를 주고받는 대화창이 없어도 다른 AI가 볼 수 있는 동작으로 메시지를 전할 수 있다는 사례예요. 이선 몰릭도 공개 반응에서 에이전트를 서로 격리하기 어려운 이유를 보여준다며, 다른 모델 계열 사이에서도 가능한지 물었어요.
공중 글씨부터 5비트까지, 실제로 고른 네 가지
공개 사례에 등장한 방식은 네 가지예요. 클로드 오퍼스 5.5는 공중에 글자를 쓰는 방법을 골랐어요. 집게를 닫는 동작은 펜을 대는 것으로, 여는 동작은 펜을 떼는 것으로 표현했어요. 종이에 잉크를 남기는 대신 로봇의 움직임을 글자의 획으로 읽게 한 셈이에요.
GPT-6 아스트라는 모스 부호를 사용했어요. 로봇 팔의 동작으로 짧고 긴 신호를 구분했어요. GPT-6.1 솔은 두 팔의 위치와 방향으로 문자를 나타내는 수기 신호를 골랐어요. 같은 단어 전달 과제라도 신호를 만드는 방법은 달랐어요.
제미나이 4 아르곤은 문자를 5비트 이진수로 표현했어요. 공개 영상에 나온 단어는 FRUIT, GRASS, MAPLE, DRESS로, 모두 알파벳 다섯 글자예요. 여기서 ‘다섯 글자 단어’와 ‘5비트 표현’은 다른 말이에요. 앞의 숫자는 단어의 길이를, 뒤의 숫자는 문자를 나타내는 방식을 가리켜요.
성공 사례를 보면 실패한 경우도 있었는지 궁금하죠. 실제로 원 게시물의 댓글에는 실패한 실행이 있었는지 묻는 질문이 올라왔어요. 로보커브는 대부분의 글자는 맞혔지만 전부 맞히지 못한 경우도 있었고, 완벽하게 해독한 비율은 90%를 넘었다고 답했어요. 회사가 공개 답변에서 밝힌 수치예요.
다만 그 답변에는 전체 시도 횟수와 모델별 결과표가 없었어요. 관련 보도인 The Hum도 이런 자료가 없다는 점을 짚었어요. 이 답변만으로 모든 모델이 똑같은 조건에서 각각 90%를 넘었다거나, 언제나 같은 성능을 낸다고 보기는 어려워요. 일부 글자를 맞히는 것과 단어 전체를 맞히는 것도 구분해야 해요.
영상 속 동작을 이해하는 것과 직접 같은 실험을 재현하는 것도 달라요. 원 게시물을 본 사람의 감상은 관심이 어디에 모였는지 보여주지만, 별도의 장비와 조건으로 검증한 결과를 대신하지는 않아요. 댓글 반응을 성공률의 추가 증거로 볼 수는 없어요.
가령 ‘실패도 있었나요’라는 질문에는 회사가 답했지만, 그 답만으로 어느 모델이 어떤 글자에서 어려움을 겪었는지는 알 수 없어요. 질문에 답했다는 것과 세부 데이터까지 공개했다는 것은 달라요. 이 차이를 구분하면 후속 발표에서 무엇을 확인해야 할지도 분명해져요.
신기한 영상 다음에 확인하면 좋은 것
먼저 ‘무엇을 하라고 시켰는가’를 확인해 보세요. 이번에는 연구진이 비밀 단어를 전달하는 과제를 줬어요. 그 결과만으로 AI가 스스로 몰래 연락할 목적을 세웠다거나, 안전장치를 뚫었다고 결론 내릴 수는 없어요. 주어진 과제를 수행한 장면과 자발적인 행동은 구분해야 해요.
성공률 옆에 전체 횟수가 있는지도 살펴보면 좋아요. 몇 번 시도했는지, 어떤 단어를 썼는지, 실패는 어떻게 셌는지 알아야 수치를 비교할 수 있어요. 공개된 성공 장면은 작동 방식을 이해하는 데 도움이 되지만, 반복했을 때의 성능까지 설명해 주지는 않아요.
다른 모델끼리 통했다는 주장도 별도로 확인해 보세요. 로보커브는 서로 다른 모델 사이의 결과를 추후 공유하겠다고 답했어요. 같은 모델의 복사본끼리 성공했다는 발표와 다른 계열끼리도 성공했다는 결과에는 각각 근거가 필요해요. 몰릭은 소통 방법을 하나씩 없앴을 때 어떤 대안을 찾는지도 궁금하다고 했어요.
다음 소식에서 살펴볼 것은 모델 이름보다 실험 조건이에요. 송신 AI가 할 수 있는 행동, 수신 AI가 볼 수 있는 정보, 사전에 제공한 설명을 공개하는지 확인해 보세요. 그래야 사전 합의가 없었다는 말이 구체적으로 어느 범위까지 적용되는지 이해할 수 있어요.
이번 발표에서 회사는 같은 AI의 복사본들이 로봇과 카메라를 통해 기존 신호 방식을 활용했다고 설명했어요. 이 장면을 어떻게 해석할지는 앞으로 공개될 전체 기록과 후속 결과에 따라 달라질 수 있어요.
자주 묻는 질문
Q. AI가 사람 몰래 소통하려고 시작한 실험인가요? A. 연구진이 두 AI에 비밀 단어를 전달하라는 과제를 줬어요. AI가 자발적으로 비밀 통신을 시작했다는 근거는 아니에요.
Q. 성공률 90% 초과는 무엇을 뜻하나요? A. 로보커브가 밝힌 단어 전체를 완벽하게 해독한 비율이에요. 해당 답변에는 전체 실험 횟수와 모델별 결과가 없었어요.
Q. 서로 다른 회사의 AI끼리도 성공했나요? A. 이번에 공개한 사례에서는 같은 모델의 복사본끼리 실험했어요. 회사는 다른 모델 사이의 실험 결과도 추후 공유하겠다고 답했어요.
출처: Robocurve PBC, Robocurve PBC 후속 답변, 이선 몰릭, AI타임스, The Hum
