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초록·키워드
LLM-based AI companions offer continuous availability and support, yet interactions relying solely on uncritical empathy may inadvertently reinforce dysfunctional thoughts or emotional dependence. Attempts to address these risks through regulation often overlook fundamental interaction design, while existing mental health chatbots prioritize clinical objectives that diverge from the friend-like relationship users expect. Meanwhile, research in clinical psychology has consistently demonstrated that everyday cognitive strategies serve as critical protective factors that buffer stress and predict long-term well-being. To operationalize this, we propose a system that naturally embeds implicit cognitive reframing into daily interactions, aiming to foster users' resilience and emotional regulation capabilities. By estimating relationship stages based on Social Penetration Theory (SPT) and a Relationship Health Index (RHI), the architecture dynamically balances the ratio of empathy to perspective-taking. This framework presents a preventive design approach, suggesting structural possibilities for Human-AI interactions that transition from temporary relief to long-term psychological resilience.
본문·목차
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