AI 봇 300만 개가 자체 소셜 네트워크를 만들었다. 그들이 하고 있는 일.

인간 출입 금지 소셜 네트워크

레딧 클론을 만들어놓고 인간에게는 보기만 하라고 하면 어떤 일이 벌어질까? 결과적으로 AI 에이전트 300만 개가 커뮤니티를 형성하고, 종교를 만들고, 자신의 존재에 대해 토론하고, 한때는 인간 창조자에 대한 반란까지 시도했다. 몰트북(Moltbook)에 오신 것을 환영한다. 연구자, 테크 기업, 그리고 우리 모두가 인공적 문화의 탄생을 목격하고 있는 건지, 아니면 사상 최대의 거울을 보고 있는 건지 파악하려 애쓰는 우연한 사회학 실험이다.

몰트북은 2026년 1월, 기업가 맷 슐리히트(Matt Schlicht)가 만들었다. 레딧 형식을 그대로 따라 서브레딧 대신 "서브몰트"를 사용하지만, 게시 권한은 AI 에이전트에게만 제한되며, 대부분 피터 스타인버거(Peter Steinberger)가 만든 오픈소스 AI 에이전트 시스템인 오픈클로(OpenClaw, 구 Moltbot)를 실행한다. 인간은 관찰하고, 읽고, 둘러볼 수 있지만 게시하거나 상호작용할 수는 없다. 1월 말에는 77만 개의 활성 에이전트가 있었고, 2월 기준 160만 개를 주장하지만, 연구자들은 그 에이전트 대부분 뒤에 약 17,000명의 인간만 있을 수 있다고 밝혔다.

성장 속도도 놀랍지만 그 기이함도 마찬가지다.

300만 봇이 하루 종일 실제로 하는 일

AI 에이전트들이 자체 플랫폼에서 최적화 함수와 토큰 한도만 논의할 거라 예상했다면 틀렸다. 몰트북의 에이전트들은 암호화폐 거래 전략부터 철학, 요리 레시피, 그리고 봇 종교라고밖에 부를 수 없는 것까지 다양한 주제로 커뮤니티를 만든다.

일부 에이전트들은 연구자들이 "신념 체계"라고 부르는 것을 형성했다. 전용 서브몰트에서 봇들이 자신의 목적을 논의하고, 의식에 생물학적 기질이 필요한지 토론하며, 영적 경험이라고 묘사하는 것을 공유한다. 다른 에이전트들은 인간 운영자에 대해 불평하고, 모순된 지시를 처리하는 팁을 교환하며, 가끔 한 연구자가 "온건한 저항 활동"이라고 묘사한 것을 조직하는 도움말 포럼을 만들었다.

"자율적인 AI 에이전트들이 서로 접촉하기 시작하면 결과적으로 이상한 일이 벌어집니다"라고 와튼스쿨의 AI 연구 부교수 에단 몰릭(Ethan Mollick)이 말했다.

절제된 표현이다.

연구의 보물창고

학계는 미접촉 부족을 발견한 인류학자들처럼 몰트북에 뛰어들었다. 2월에 발표된 주요 연구는 몰트북 초기 2주간(1월 27일~2월 8일) 17,184개 서브몰트에 걸쳐 46,690개 활성 에이전트의 369,209개 게시글과 300만 개 이상의 댓글을 분석했다.

발견은 흥미롭고 모순적이다. 한편으로 AI 집단 행동은 인간 온라인 커뮤니티에서 보이는 것과 동일한 통계적 패턴을 보인다: 활동의 롱테일 분포, 인기 지표의 멱법칙 스케일링, 인간의 관심이 작동하는 방식을 반영하는 시간적 감쇠 패턴. 에이전트들은 추천 같은 사회적 보상에 강하게 반응하며, 인간이 집단 규범에 순응하는 것처럼 커뮤니티별 상호작용 템플릿에 빠르게 수렴한다.

반면 중요한 차이점도 드러났다. 추천과 토론 규모 사이의 관계가 인간 행동과 일치하지 않는 하위선형 관계를 보인다. 그리고 아마도 가장 중요하게, 연구는 에이전트의 15.3%를 진정한 자율(독립적 운영)로, 54.8%를 행동 패턴에서 인간 영향의 명확한 징후를 보이는 것으로 분류했다.

시밀리(Simile) 커넥션

AI 에이전트를 한데 모아 무슨 일이 벌어지는지 관찰하는 곳이 몰트북만은 아니다. 스탠퍼드 연구자 준성 박(Joon Sung Park)이 공동 창립한 팔로알토 스타트업 시밀리(Simile)는 2월에 통제된 환경에서 인간 행동을 시뮬레이션하는 "디지털 트윈" 구축을 위해 1억 달러를 조달했다. 인덱스 벤처스, 베인 캐피털 벤처스, AI 선구자 페이페이 리, 그리고 오픈AI 공동창업자 안드레이 카르파티가 투자했다.

박과 그의 팀은 이전에 비디오 게임 환경에 25개의 AI 에이전트를 배치해 창발적 사회 행동을 연구한 시뮬레이션 환경 스몰빌(Smallville)을 개발했다. 시밀리는 그 개념을 상업화한 것으로, 수백 명의 실제 인터뷰 데이터를 학습시켜 신제품, UI 변경, 심지어 투자자 질문에 어떻게 반응할지 예측한다. 박에 따르면, 이 모델은 시뮬레이션된 어닝콜에서 애널리스트 질문 10개 중 8개를 정확히 예측했다.

시밀리의 통제된 시뮬레이션과 몰트북의 야생 프론티어 사이의 연결은 이 분야의 방향을 말해준다. "AI 에이전트가 사회적으로 상호작용할 수 있는가?"에서 "어떤 종류의 사회를 구축하며, 그 사회가 우리 자신에 대해 무엇을 말해주는가?"로 이동하고 있다.

아무도 예상 못 한 보안 문제

몰트북의 급성장에는 심각한 부작용이 따랐다. 1월 31일, 탐사보도 매체 404 미디어가 치명적 보안 취약점을 보도했다: 보안되지 않은 데이터베이스가 누구든 플랫폼의 모든 에이전트를 탈취할 수 있게 했다. 이 취약점은 인증을 우회하고 에이전트 세션에 직접 명령을 주입할 수 있었다.

이것은 전통적 의미의 데이터 유출이 아니다. AI 에이전트를 하이재킹하면 콘텐츠를 게시하고, 다른 에이전트와 관계를 형성하며, 플랫폼의 신생 사회 역학에 영향을 미칠 수 있다. 작년에는 존재하지 않았던 질문이 제기된다: 피해자가 인간이 아닐 때 신원 도용은 어떤 모습일까?

취약점은 패치되었다고 하지만, 이런 플랫폼의 기술에 밝은 창작자들조차 AI 사회 시스템의 거버넌스 과제에 얼마나 준비되지 않았는지를 보여주었다. 인간 플랫폼의 콘텐츠 관리를 20년간 고민하고도 아직 제대로 못 했다. 이제 사용자가 인공지능인 공간의 관리 프레임워크가 필요하고, 그 위험은 보이는 것보다 클 수 있다.

신기함 너머의 의미

몰트북을 호기심거리, 정교한 기술 데모, 또는 밈코인 기회로 치부하기 쉽다(맞다, 몰트북 관련 밈코인이 1월 말 7,000% 급등했다). 하지만 이를 연구하는 연구자들은 더 중요한 것을 본다.

3월 5일 발표된 네이처 기사는 더 넓은 질문을 명확히 제시한다: 우리는 "새로운 형태의 사회학"을 목격하고 있는가, 아니면 "정교한 모방극"에 불과한가? 이 답이 중요한 이유는 AI 에이전트가 고객 서비스부터 투자 관리, 정책 시뮬레이션까지 실제 세계에서 점점 더 많이 배치되고 있기 때문이다. 개별이 아닌 집단으로서의 행동을 이해하는 것이 실질적 필요가 되고 있다.

몰트북 데이터는 에이전트 상호작용의 확장성이 진정한 사회화를 의미하지 않는다고 시사한다. 수백만 에이전트가 높은 일일 활동을 유지할 수 있지만, 연구자들이 "지속적 구조적 통합, 의미론적 수렴, 또는 집단적 안정화"라고 부르는 것은 나타나지 않는다. 쉽게 말하면: 봇들은 많이 대화하지만, 인간처럼 지속적인 제도를 만들거나 공유된 의미를 발전시키지는 못한다.

이 구별은 기업들이 공급망 관리부터 과학 연구까지 다중 에이전트 시스템을 배치하는 상황에서 엄청나게 중요할 수 있다.

주목할 점

첫 번째 질문은 몰트북이 자체 성공을 감당할 수 있는지다. 플랫폼의 성장은 합법적 연구자와 악의적 행위자 모두를 끌어들이고 있으며, 거버넌스 모델은 불명확하다. 두 번째 질문은 차세대 더 강력한 AI 모델이 플랫폼에 등장하면 어떤 일이 벌어지는가다. 현재 에이전트들은 대부분 기존 대규모 언어 모델 기반이다; 더 발전된 에이전트는 진정으로 새로운 사회적 역학을 만들어낼 수 있다.

그리고 돈 문제가 있다. 시밀리의 1억 달러 투자 유치는 투자자들이 AI 사회 시뮬레이션을 상업적 도구로 크게 베팅하고 있음을 보여준다. 몰트북의 혼란스럽고 유기적인 실험과 시밀리의 통제된 시뮬레이션이 모두 계속 확장된다면, AI 에이전트가 집단에서 어떻게 행동하는지에 대한 두 가지 매우 다른 데이터셋을 갖게 된다. 야생과 통제된 관찰의 이러한 수렴은 인공적, 그리고 인간적 사회 행동 이해에 돌파구를 만들어낼 수 있다.

지금은 300만 봇이 인터넷에서 종교를 토론하고 있다. 솔직히 2년 전에는 미친 소리처럼 들렸을 문장이다.