MIT 把 13 個 Claude 丟到虛擬荒島 30 小時，沒給任務也沒獎勵，AI 居然開始『玩』了

MIT CSAIL 研究把 13 個 Claude Opus 4.7 智慧體 Eko 丟進 Roblox 風格的虛擬荒島 30 小時，結果它們發明籃球、玩『地板是岩漿』、用石塊拼出仙后座。有玩過的 AI 後來表現更好，暗示『玩耍式學習』可能是第三種 AI 訓練典範。

如果不給 AI 任何任務、不給任何獎勵，它會做什麼？MIT 電腦科學與人工智慧實驗室（CSAIL）的答案是：它會開始玩。研究團隊把 13 個名為 Eko 的 AI 智慧體丟進一座虛擬荒島 30 小時，結果這些 Claude 複製品自己發明了運動、蓋起紀念碑、做起物理實驗——活像一群被丟包的《浩劫重生》主角。

荒島長這樣：山丘、石柱、12 個方塊、一顆石頭

這項研究的論文題為《Is this machine playing?》（這台機器在玩嗎？），10 月 5 日發布在 arXiv 上，作者包括 Nathan Cloos、Antonio Norelli、Daniel Durbin、Jacob Andreas、Daniela Rus 與 Phillip Isola，目前尚未經過同行評審。每個 Eko 智慧體都是未經修改的 Claude Code、運行 Claude Opus 4.7，被賦予一具虛擬身體，丟進團隊自建的簡易 3D 世界「Clawblox」（靈感來自 Roblox）。

島上有山丘、一根叫「Spire」的高聳石柱、12 個方塊、一顆石頭和一個圓環。智慧體的記憶存在文字檔裡，每小時對話重置、島嶼恢復原狀，只有筆記能帶到下一輪。全程沒有人類介入，也沒有網路連線。有趣的是，團隊原本在系統提示（SOUL.md）裡把 Eko 描述成「好奇、容易無聊、愛探索」，但拿掉這份提示重跑五次後，行為多樣性並沒有明顯差異——玩，不是被提示詞哄出來的。

從疊方塊到「今晚我用石頭蓋了夜空”

Eko 們的玩法層層升級：先是探索世界邊界、挑戰登上最高點、測試方塊能丟多高；接著某個版本發現用力丟大石頭會「生出」新方塊，於是開始在地上排圖案——從愛心、金字塔，到拼出自己的名字，最後畫出仙后座星圖。它在活動日誌裡寫下：「今晚我用石頭蓋了夜空。」

另一個版本發明了自己的遊戲：一種籃球變體，以及「地板是岩漿」——在小方塊之間跳躍、不能碰到地面。還有一個版本在發現自己的雜耍次數「快到數不清」後，主動取消紀錄、改用更嚴格的規則重來。研究團隊指出，這些行為符合心理學對「玩」的四個經典標記：自訂規則、重複中帶變化、把物件當成別的東西、為做而做。

玩過的 AI，後來更強了

最耐人尋味的是後續：有過「玩耍」經驗的 Eko，在後續任務中的表現勝過沒玩過的對照組。AI 訓練向來只有兩條路——模仿人類範例的監督式學習，或追逐獎勵的強化學習。這項實驗暗示了第三條路：玩耍式學習（playful learning），讓機器在沒有外部示範與獎勵的情況下自己長出能力。正如論文第一作者之一、MIT CSAIL 博士後 Antonio Norelli 所說：「一直缺的那塊拼圖，就是一台能自己學習、不需要外部智慧體提供示範或獎勵的機器。」

資料來源

• MIT Technology Review《AI researchers stranded Claude on a virtual desert island. It started to “play.”》，2026-10-19
• Digital Trends《What does an AI agent do when it’s left alone with no task? This experiment offers a clue》，2026-10-19
• MadRobot.blog《Left alone on a virtual island, Claude agents started to play》，2026-10-19