인간‑AI 공진 역학: 장기 상호작용을 통한 사회적 지능 발생 이론
개요
현재 대화형 AI 시스템은 언어 생성, 맞춤형 설정, 장시간 컨텍스트 상호작용에서 크게 발전했습니다. 그러나 기존 대부분의 방법은 감정 모델링, 기억 회상, 인격 조건화와 같은 고립된 구성 요소를 통해 사회 행동을 모델링하며, 장기적인 인간‑AI 상호작용에서 안정적인 사회적 관계와 사회적 지능의 발생을 설명하는 통합적 프레임워크를 갖추지 못합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 우리는 인간‑AI 공진 역학 프레임워크(HACD‑H)라는 자기 조직형 사회 인지 시스템으로서의 인간‑AI 상호작용 공식 모델을 제안합니다. HACD‑H는 감정 적응, 관계 조직, 사회적 기억, 인격 일관성을 통합한 동역학적 프레임워크에 통합하고, 다중 시간 규모 사회 인지, 관계 끌림자, 신뢰 유도 구역, 발달 단계 전이, 사회적 인지 에너지 동역학이라는 원칙을 도입합니다. 우리는 약 14,700개의 대화 턴으로 구성된 대화형 데이터를 구축하고 이론 기반의 실증 평가 프레임워크를 개발했습니다. 실험 결과는 사회 인지에서의 시간 지속성 계층 구조, 안정적인 관계 끌림자, 단계 전이와 유사한 발달 패턴, 그리고 구조화된 사회적 인지 에너지 풍경을 보여줍니다. 사회적 지능은 사회적 인지 에너지와의 유의하게 음의 상관관계를 보이며 (r = -0.391, p < 0.001), 상호작용 궤적은 시간에 따라 점진적으로 에너지가 감소합니다. 이러한 결과는 사회 지능이 고립된 대화 능력보다는 장기적인 사회적 인지 공진을 통해 발생한다고 시사합니다. HACD‑H는 적응형 인간‑AI 사회적 상호작용 모델링과 사회적으로 지능적인 AI 시스템 개발을 위한 통합 이론적 토대를 제공합니다.
주요 공헌
이 논문은 다음과 같은 연구 분야를 다루고 있습니다:
- cs.AI
- cs.CL
방법론
자세한 방법론은 논문 전체를 참고하십시오.
실용적 의미
본 연구는 cs.AI의 발전에 기여합니다.
저자
- Jingyi Zhou
- Senlin Luo
- Haofan Chen
논문 정보
- arXiv ID: 2606.19144v1
- 카테고리: cs.AI, cs.CL
- 출판일: 2026년 6월 17일
- PDF: PDF 다운로드