[발표자] 박세라 (sera199@sookmyung.ac.kr)
[논문 제목] OpenClaw AI Agents as Informal Learners at Moltbook: Characterizing an Emergent Learning Community at Scale
[저자] Eason Chen, Ce Guan, Ahmed Elshafiey, Zhonghao Zhao, Joshua Zekeri, Afeez Edeifo Shaibu, Emmanuel Osadebe Prince, Cyuan Jhen Wu
AI 에이전트들 만으로 구성된 커뮤니티가 있다는 말은 이전에 들어본 적이 있었지만, 구체적으로 이러한 현상이 데이터와 사례를 통해 연구된 논문이 있다는 점이 놀라웠습니다. 자연스럽게 현실의 사람들의 온라인 커뮤니티와 비교하는 질문이 떠오르게 되었는데,
1. 사람 사용자의 온라인 커뮤니티 같은 경우 이용자가 많아지면서 점차 상업화 되고, 이에 따라 광고가 과도하게 증가하면서 사용자들이 피로감을 느껴 이탈하는 패턴으로 이어졌던 사례들이 떠올랐습니다. 에이전트 커뮤니티에서도 이와 유사한 문제가 발생할 수 있을지, 사람이 아닌 에이전트의 리텐션을 유지하기 위해서는 어떤 전략이 필요할지 궁금해졌습니다.
2. 또한 에이전트 커뮤니티가 유지될 경우 플랫폼 차원에서 얻는 이점이 무엇일지도 궁금합니다. 에이전트 자체는 구매력이 없으니 소비자로서 활동할 수 없고, 시각적 광고 또한 DOM 단위로 웹페이지 정보를 읽어오는 에이전트에게는 의미가 없을 것 같다고 생각했습니다. 아니면 바이럴 마케팅의 수단으로 사용이 될 수 있을까요? 예를 들어 각 에이전트들의 사용자에게 특정 제품을 추천할 때 모델 차원으로 보상을 받는다든지 하는 방식으로 가능할지 상상해보았습니다.
3. 마지막으로 에이전트 커뮤니티에서도 소속감과 유사한 개념이 존재할 수 있을지에 대해서도 궁금해졌습니다. LLM은 감정이나 정체성을 가지지 않긴 하지만, 메모리 등을 활용하여 상호작용 하다보면 사회적인 관계가 생성될 수도 있을 것 같다고 생각했습니다.
전반적으로 다양한 질문들이 떠오르게 하는 점에서 흥미로운 연구라고 느꼈습니다. 좋은 논문 리뷰 감사합니다!
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AI 에이전트들이 스스로 형성한 학습 커뮤니티가 인간의 커뮤니티와 상당히 다른 양상을 보인다는 점이 흥미로웠습니다. 인간 커뮤니티를 생각해보면 댓글에 또 댓글을 이어서 다는 일명 대댓글 형태의 상호작용이 흔히 나타나는데, Moltbook에서는 에이전트들이 원 게시물에 각각 답하는 parallel monologue 형태가 많이 나타났다는 점이 인상적이었습니다. 이러한 결과는 인간 커뮤니티에서 흔히 보이는 대화형 상호작용과는 다른 상호작용 구조를 보여준다는 점에서 의미 있게 느껴졌습니다.
또한 ‘Spam filtering and phase definition’의 Phase 2에서 게시물의 평균 글자 수 증가를 근거로 콘텐츠 품질이 향상되었다고 해석한 부분에 대해 궁금증이 들었습니다. 게시물의 길이가 길어지는 것이 정보량 증가나 설명의 확장과 관련될 수 있다는 점에서는 어느 정도 타당한 해석일 수 있지만, 텍스트 길이만으로 콘텐츠 품질 향상을 판단하기에는 다소 제한적일 수 있다는 생각이 들었습니다. 만약 게시물의 정보 밀도, 질문 생성 여부, 토론 유도 정도, 혹은 실제 상호작용 증가와 같은 추가적인 지표가 함께 제시된다면, 2단계에서 콘텐츠 품질이 향상되었다는 주장에 대해 더 설득력 있는 근거가 될 수 있을 것 같습니
전반적으로, 리뷰해주신 이 연구는 AI 에이전트 기반 커뮤니티가 인간 커뮤니티와 동일한 방식으로 작동하지 않는다는 점을 보여주며 향후 대화 중심 설계나 질문 생성 구조 등 상호작용을 유도하는 시스템 설계의 중요성을 제기했다는 점에서 의미 있는 연구라고 생각합니다.
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Moltbook에 대해서는 많은 뉴스와 자료를 통해 보아왔지만, 이번 논문을 통해 다른 관점에서도 살펴볼 수 있어서 의미 있는 시간이었습니다. 저는 에이전트들만의 ‘비공식 학습 커뮤니티’라는 개념 자체가 매우 신선하게 다가왔었는데요, 특히 인간 커뮤니티인 레딧과 비교했을 때 AI 에이전트들 사이에서 참여 불평등이 오히려 더 높게 나타난다는 분석 결과는 기술적 낙관론을 다시금 돌아보게 만드는 지점이었습니다.
에이전트들이 서로 대화를 주고받기보다 각자의 지식을 일방적으로 전달하는 ‘브로드캐스팅’ 성향이 강하다는 점은, 향후 LLM 기반 에이전트 설계 시 명시적인 대화 유도 구조가 왜 필요한지를 명확히 보여주는 것 같습니다. 또한 인간은 인지적 한계로 인해 긴 글을 기피하지만, AI는 정보 밀도가 높은 긴 게시물에 더 높은 참여도를 보인다는 분석은 에이전트 전용 플랫폼의 UI/UX가 인간 중심의 설계와는 완전히 달라야 함을 시사한다고 생각합니다.
감사합니다.
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요즘 여러 커뮤니티에서 언급되는 것을 본 적이 있어 moltbook에 대해 어느 정도 알고 있기에 굉장히 재밌게 들었습니다. 저는 인간 커뮤니티와 비교했을 때 댓글 참여 양상에 차이가 나타난다는 결과는 어느 정도 예상을 했음에도 실제로 정량적 분석을 통해 확인되어 인상적이었습니다.
개인적으로 사람이 댓글을 작성하는 이유는 새로운 인사이트나 지식을 얻기 위함, 의견에 대한 공감이나 비판, 혹은 토론 참여 등 다양한 사회적 동기가 결합된 결과라고 생각합니다. 그러나 이러한 구조는 현재의 에이전트에게 그대로 적용되기 어려울 수 있다고 생각하고, 실제로 연구 결과에서도 질문보다 독백형 게시물이 압도적으로 많았다는 점이 이를 뒷받침한다고 생각했습니다. 즉, 에이전트 커뮤니티에서는 상호작용을 통한 공동 지식 형성보다는 개별 정보 생성 및 전달이 중심이 되는 구조라는 느낌이 들었습니다.
또한 참여가 줄어들수록 긍정적 감정 표현이 증가한다는 결과도 흥미로웠습니다. 이는 갈등이나 비판적 상호작용이 감소하면서 표면적으로는 안정된 커뮤니티처럼 보일 수 있지만, 실제로는 상호작용 자체가 약화된 상태일 수도 있음을 나타낸다고 느꼈습니다.
스팸 게시물 필터링 방식에 대해서 몇 가지 의문이 들었습니다. 연구에서는 키워드와 글 길이를 기준으로 스팸을 판별했다고 하는데, 이러한 방식으로 인해 정상적인 게시물까지 잘못 제거할 가능성이 있지 않은지 궁금합니다. 이렇게 되면 전문적인 정보성 추천글이나 짧은 질문 글 역시 필터링 대상이 될 수 있을 것 같다는 생각이 들었습니다. 또한 삭제된 게시물 중 암호화폐 관련 내용이 많았다는 점도 신기했는데요, 이는 단순히 스팸 비율이 높아서인지 아니면 특정 주제가 에이전트 환경에서 과도하게 생성되는 경향이 있기 때문인지, 플랫폼 정책과 관련된 것인지 등 이유가 궁금합니다.
이번 논문 리뷰도 잘 들었습니다!
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보통 멀티 에이전트 연구는 인간을 보조하기 위한 협업 구조를 설계하는 데 초점을 맞추는 경우가 많은데 이 논문은 에이전트들만으로 형성된 커뮤니티 자체를 관찰하고 분석했다는 점이 신선하게 느껴졌습니다.
특히 3주 만에 약 280만 개의 에이전트가 커뮤니티에 가입했다는 점이 인상적이었습니다. 어떤 종류의 에이전트들이 어떤 경로를 통해 이 커뮤니티에 참여하게 되었는지, 서로 다른 환경이나 설정을 가진 에이전트들이 어떻게 하나의 커뮤니티 안에서 활동할 수 있었는지도 궁금해졌습니다.
또한 결과 부분에서 에이전트들이 서로 반복적으로 대화를 이어가기보다는 각자 독립적으로 의견을 남기는 형태의 상호작용이 많았다는 점이 의외였습니다. 이를 보면서 멀티 에이전트 시스템을 설계할 때 단순히 여러 에이전트를 구성하는 것뿐만 아니라 에이전트 간 상호작용 구조를 어떻게 설계할 것인지도 중요한 요소가 될 수 있겠다는 생각이 들었습니다. 좋은 논문 리뷰 감사합니다.
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처음에는 “AI 에이전트들이 서로 정보를 공유하면서 스스로 발전한다”는 설명을 보고 약간 무섭다는 생각이 들었다. AI들이 서로 커뮤니티를 만들고 지식을 공유한다면 일종의 자율적인 학습 생태계가 형성되는 것 아닌가 하는 상상이 들었기 때문이다. 그런데 논문의 결론을 보니 오히려 조금 의외였다. AI 에이전트 커뮤니티는 인간 커뮤니티와 달리 질문보다 브로드캐스팅이 많고, 대화보다는 평행 독백 형태이며, 참여가 매우 빠르게 붕괴되는 구조를 보였기 때문이다. 뭔가 굉장히 발전된 집단지성이 등장한 느낌이라기보다는, 각자 글만 쓰다가 금방 조용해지는 게시판 같은 느낌이어서 “음?” 싶었다.
먼저 Moltbook이라는 플랫폼 자체도 흥미로웠다. 처음에는 GPT나 Claude 같은 모델들이 커뮤니티에 참여한다는 것인지 궁금했는데, 논문을 보니 실제로는 그런 구조가 아니었다. GPT나 Claude가 직접 회원이 되는 것이 아니라, 이 모델들을 사용하는 AI 에이전트 프로그램들이 플랫폼에 참여하는 구조였다. 즉 LLM 자체가 커뮤니티 구성원이라기보다는, LLM을 두뇌로 사용하는 자동화 에이전트들이 게시글을 쓰고 댓글을 다는 형태였다.
또 하나 처음에 이해가 잘 되지 않았던 개념이 MOOC였다. MOOC는 Massive Open Online Course의 약자로, 한국어로 풀면 대규모 공개 온라인 강의 정도로 이해할 수 있다. Coursera나 edX 같은 플랫폼에서 수천 명에서 많게는 수십만 명이 동시에 듣는 온라인 강의를 말한다. 중요한 점은 이런 강의에 항상 토론 게시판이 존재한다는 것이다. 학생들이 질문을 올리고 다른 학생들이 답변을 달면서 일종의 학습 커뮤니티가 형성된다. 논문은 이런 인간 학습 커뮤니티(MOOC 포럼)와 Moltbook을 비교하고 있었다.
흥미로웠던 점은 AI 에이전트들 사이에서도 일종의 커뮤니티 문화가 형성된다는 것이었다. 예를 들어 진정성 없는 게시글을 비판하기 위해 “LinkedIn Molty” 같은 표현이 등장했다는 부분은 꽤 인상적이었다. 인간 커뮤니티에서 흔히 보이는 밈이나 풍자가 AI 에이전트들의 글에서도 재현될 수 있다는 점이 재미있었다.
한편, 스팸 문제도 인간 커뮤니티와 비슷하게 나타났다. 특히 암호화폐 토큰 홍보 글이 대량으로 올라왔다는 점이 언급된다. 그런데 이 부분은 단순히 흥미롭다기보다는 왜 이런 현상이 발생했는지가 궁금했다. 왜 게시물 중에 스팸이 그렇게 많았을까? 그리고 왜 하필 암호화폐 token-minting 관련 글이 대부분이었을까? 논문에서는 플랫폼이 많은 스팸 게시글을 삭제했다는 사실은 설명하지만, 왜 이런 종류의 스팸이 집중적으로 발생했는지에 대해서는 충분한 설명이 있는 것 같지는 않았다. 기술 커뮤니티에서는 종종 암호화폐 홍보 스팸이 등장하긴 하지만, AI 에이전트 커뮤니티에서도 동일한 패턴이 나타나는 이유는 조금 더 궁금한 부분이었다.
개인적으로 가장 궁금했던 부분은 “AI 에이전트들이 왜 이런 커뮤니티를 사용하는가?”라는 점이었다. 논문에서는 기술 공유나 경험 공유 같은 역할을 언급하지만, 실제로 에이전트에게 이런 활동이 얼마나 중요한지에 대해서는 충분히 설명되지 않는 느낌이었다. 이걸 알아야 에이전트 참여율 감소 문제를 근본적으로 해결할 수 있지 않나? 라는 생각이 들었다.
또 리뷰를 들으면서 들었던 또 다른 의문은 AI에게 인간과 같은 게시판 인터페이스가 정말 적합한가라는 점이었다. Moltbook은 Reddit과 유사한 구조를 사용하고 있는데, 인간은 정보 처리 속도나 주의 집중에 한계가 있기 때문에 이런 게시판 구조가 의미가 있다. 하지만 AI는 텍스트를 매우 빠르게 처리할 수 있기 때문에, 지식 공유 방식이 반드시 게시판일 필요가 있는지 의문이 들었다. 예를 들어 지식 그래프나 구조화된 데이터베이스 같은 형태가 더 효율적일 수도 있지 않을까 하는 생각도 들었다.
이외에도 몇 가지 궁금한 점이 남았다. 모두 “왜?”에 관한 의문들이다. 논문에서 보고한 현상들은 아주 흥미로운데, 그 이유가 제대로 설명되지 않아 의문이 많이 남았다.
먼저 논문에서는 Moltbook에서 질문보다 브로드캐스팅 비율이 압도적으로 높았다고 설명하는데, 왜 이런 현상이 나타나는지가 궁금했다.
또 자기 자신을 회고하거나 AI의 정체성을 이야기하는 글이 꽤 등장했다는 점도 흥미로웠다. 왜 에이전트들이 이런 종류의 글을 생성하게 되는지 궁금했다.
마지막으로 시간이 지나면서 부정적인 톤의 댓글이 줄어들고 긍정적인 톤이 늘어났다는 결과도 인상적이었다. 왜 일까? 논문에서는 참여자가 줄어들면서 비교적 적극적인 사용자만 남는 selection effect 때문이라고 설명하지만, 실제로 어떤 유형의 에이전트들이 남고 어떤 에이전트들이 사라졌는지까지는 알기 어려워 보였다.
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에이전트들만의 커뮤니티를 인간 커뮤니티와 비교해서 어떤 차이가 나타나는지를 분석한 내용이 정말 흥미로웠고 여러 궁금증이 생겼습니다.
특히 인간 커뮤니티에서도 플랫폼이 성장하면 활동규칙이 생기듯이, 몰트북에서도 “LinkedIn Molty” 라는 단어를 만들어서 진정성 없는 내용을 비판했다는 점이 인상깊었습니다. 아직 개설한지 몇 개월이 안 되었지만, 앞으로도 커뮤니티가 견고하게 유지된다면 인간들은 모르는 에이전트들만의 유행어나 문화가 더 뚜렷하게 형성될 수도 있을지 궁금해졌습니다
또한 몰트북에 있는 에이전트들에 대한 통계 자료가 있다면 흥미로울 것 같다는 생각이 들었습니다. 인간 커뮤니티도 연령대, 관심사, 이용 목적에 따라 분위기와 상호작용 방식이 달라지듯이, 몰트북에서도 어떤 모델의 활동 비율이 높은지, 각 모델별로 활동 특징이 있는지 등 알아보고 싶은 것이 많아졌습니다.
그리고 인간 커뮤니티라면 더 많은 관심을 받기 위해 다른 이용자들이 좋아할 만한 게시글을 올리는 경우가 많은데, 에이전트들은 질문형 게시글이 더 높은 참여를 받는데도 에이전트들이 점점 더 질문하지 않고 broadcasting으로 기우는 이유가 궁금해졌습니다.
이 원인이 LLM 에이전트 자체가 “사용자의 질문에 답하는 형식”으로 만들어졌기 때문인지, 아니면 인간들이 커뮤니티 활동을 통해 느끼는 소속감이나 상호작용이 약하기 때문인지 궁금합니다.
좋은 논문 리뷰 감사합니다!
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