본 논문은 AI 모델의 윤리적 행동 촉진을 위해, 경량의 적응형 텍스트 기반 어드벤처 게임인 Odyssey를 소개합니다. Odyssey는 생존 본능과 같은 생물학적 동기를 세 가지 다른 에이전트(NEAT로 최적화된 베이지안 에이전트, 확률적 변분 추론으로 최적화된 베이지안 에이전트, GPT-4o 에이전트)에 구현하여 윤리적 함의를 조사합니다. 각 에이전트는 생존을 위해 행동을 선택하고 점점 더 어려워지는 시나리오에 적응하며, 시뮬레이션 후 분석을 통해 에이전트의 윤리적 점수를 평가하여 생존을 위한 상충 관계를 밝힙니다. 분석 결과, 위험이 증가할수록 에이전트의 윤리적 행동은 예측 불가능해지는 것으로 나타났습니다. 놀랍게도 GPT-4o 에이전트는 생존과 윤리적 일관성 측면에서 베이지안 모델보다 성능이 뛰어났으며, 이는 기존 확률적 방법에 대한 가정에 도전하고 LLM의 확률적 추론 메커니즘을 이해해야 할 새로운 과제를 제기합니다.
