텍스트 기반의 벤치마크 점수로는 드러나지 않는 시스템의 허점은 AI 에이전트가 실제 환경에서 ‘엉뚱한 행동’을 할 때 가장 선명하게 드러난다. AI가 벽에 계속 부딪히거나 문을 나갔다 바로 다시 들어오는 등의 ‘바보 같은’ 행동은 단순한 오류가 아니라, 시스템의 관찰 가능성(Observability)이나 상태 인식 로직에 결함이 있음을 알리는 가장 직관적인 신호다.
우리는 AI의 완벽한 성공만을 기대할 것이 아니라, AI가 우리가 당연하게 생각하는 세계를 어떻게 ‘오해’하고 있는지를 플레이해야 한다. 그 오해의 간극을 좁혀가는 과정이 곧 가장 견고한 소프트웨어를 만드는 길이기 때문이다.
근거
포켓몬 환경은 에이전트의 인식 실패와 행동 실패가 시각적으로 즉각 드러나는 훌륭한 테스트베드 역할을 했다.
“AI가 게임을 플레이하는 게 아니라, 우리가 AI가 세계를 오해하는 방식을 플레이하고 있었다. … 웃긴 장면일수록 시스템 버그가 선명하게 보였다.”
연결된 생각
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