[논문 리뷰] The Rise of AI Companions: How Human-Chatbot Relationships Influence Well-Being

Yutong Zhang, Dora Zhao외 3명|ArXiv.org|2025. 06. 14.

AI in Service Interactions인용 수 6

한 줄 요약

이 연구는 Character.AI의 AI 챗봇을 통한 동반자 지향적 사용이 이용자의 심리적 웰빙에 어떤 관련이 있는지 분석하고, 대규모 혼합 방법 데이터셋을 통해 더 깊고, 더 강렬하며, 더 많이 자기노출하는 챗봇 관계일수록 웰빙이 낮아지는 경향이 있으며, 특히 사회적으로 고립된 이용자에서 그렇다는 것을 보여준다.

ABSTRACT

As large language models (LLMs)-enhanced chatbots grow increasingly expressive and socially responsive, many users are beginning to form companionship-like bonds with them, particularly with simulated AI partners designed to mimic emotionally attuned interlocutors. These emerging AI companions raise critical questions: Can such systems fulfill social needs typically met by human relationships? How do they shape psychological well-being? And what new risks arise as users develop emotional ties to non-human agents? This study investigates how people interact with AI companions, especially simulated partners on CharacterAI, and how this use is associated with users' psychological well-being. We analyzed survey data from 1,131 users and 4,363 chat sessions (413,509 messages) donated by 244 participants, focusing on three dimensions of use: nature of the interaction, interaction intensity, and self-disclosure. By triangulating self-reports primary motivation, open-ended relationship descriptions, and annotated chat transcripts, we identify patterns in how users engage with AI companions and its associations with well-being. Findings suggest that people with smaller social networks are more likely to turn to chatbots for companionship, but that companionship-oriented chatbot usage is consistently associated with lower well-being, particularly when people use the chatbots more intensively, engage in higher levels of self-disclosure, and lack strong human social support. Even though some people turn to chatbots to fulfill social needs, these uses of chatbots do not fully substitute for human connection. As a result, the psychological benefits may be limited, and the relationship could pose risks for more socially isolated or emotionally vulnerable users.

연구 동기 및 목표

• AI 동반자가 사회적 필요를 충족시키는지 및 그것이 심리적 웰빙에 어떤 영향을 미치는지 밝힌다.
• 챗봇 사용의 세 가지 차원(상호작용의 성격, 상호작용 강도, 자기노출)이 웰빙과 어떻게 관련되는지 조사한다.
• 설문 데이터, 자유로운 형식의 관계 서술, 채팅 기록을 삼각 삼아 관계의 역학을 이해한다.
• 오프라인 사회적 지지와 사회적 네트워크 크기가 웰빙과의 관계에서 조절되는지를 평가한다.

제안 방법

• 1,131명의 Character.AI 사용자와 244명의 채팅 기록 기여자를 대상으로 한 대규모 혼합 방법 연구.
• 동반자 사용 식별을 삼각한다: (a) 자가 보고 동기, (b) GPT-4o로 분류된 관계 서술, (c) GPT-4o로 분류된 채팅 기록에서 동반자 콘텐츠의 비율.
• 주제 파악을 위해 Llama 3-70B로 채팅 기록을 요약하고 TopicGPT로 토픽 모델링했다.
• 동반자 사용과 웰빙을 연결하기 위한 회귀 분석(다변량, 채팅 기록 하위집단에 대해 Heckman 선택)을 수행했다.
• 웰빙 측정은 Comprehensive Inventory of Thriving (CIT)의 6개 항목과 합성 점수로 이루어지며 Cronbach의 α = 0.88이다.
• 챗봇 상호작용 강도는 7개 항목의 합성 척도로 측정되며 Cronbach의 α = 0.86이다.
• 자기노출은 MOCA 기반 항목으로 측정되며 Cronbach의 α = 0.89이다.
• 오프라인 사회적 지지는 Lubben Social Network Scale 항목으로 평가되며 합계는 1–12이다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 동반자 지향적 챗봇 사용이 이용자의 심리적 웰빙과 관련이 있는가?
• RQ2 상호작용의 성격, 강도, 자기노출이 웰빙 결과에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ3 오프라인 사회적 지지(사회적 네트워크 크기)가 챗봇 동반자 사용이 웰빙에 미치는 효과를 조절하는가?
• RQ4 자가 보고 동기, 관계 서술, 채팅 기록 내용이 동반자 사용 식별에서 어느 정도 수렴하는가?

주요 결과

• 동반자 지향적 챗봇 사용은 일관되게 더 낮은 웰빙과 관련이 있으며, 특히 높은 상호작용 강도일 때 그렇다.
• 더 높은 상호작용 강도는 자가 보고 동기 및 관계 서술에서 동반자 사용과 웰빙 간의 부정적 연관을 증폭시킨다.
• 더 큰 자기노출은 측정 간에 동반자 사용과 웰빙 간의 부정적 연관을 강화한다.
• 오프라인 사회적 네트워크가 작을수록 동반자 동기 참여와 챗봇과의 높은 자기노출과 연관되지만, 부정적 웰빙 연관을 완화하진 못한다.
• 사용자가 동반자를 주된 동기로 식별하지 않아도 동반자 콘텐츠는 만연하며(예: 기여자 중 92.9%가 최소 한 번의 동반자 대화를 가짐).
• 사용자가 명시적으로 동반자를 주요 동기로 보고할 때 부정적 웰빙 연관이 가장 강하고, 그것은 사용 강도와 부정적으로 상호작용한다.