현재의 대화형 AI 시스템은 언어 생성, 개인화, 그리고 긴 문맥 상호작용 (long-context interaction) 측면에서 상당한 진전을 이루었습니다. 그러나 기존의 대부분의 방법론은 감정 모델링 (emotion modeling), 메모리 검색 (memory retrieval), 또는 페르소나 조건화 (persona conditioning)와 같은 고립된 구성 요소를 통해 사회적 행동을 모델링하며, 장기적인 인간-AI 상호작용에서 안정적인 사회적 관계와 사회적 지능의 발현을 설명할 수 있는 통합된 프레임워크가 부족합니다. 이를 해결하기 위해, 우리는 인간-AI 상호작용을 자기 조직화된 사회 인지 시스템 (self-organizing social cognitive system)으로 보는 형식 모델인 인간-AI 공동 진화 역학 프레임워크 (Human-AI Coevolution Dynamics Framework, HACD-H)를 제안합니다. HACD-H는 감정적 적응 (emotional adaptation), 관계적 조직화 (relational organization), 사회적 메모리 (social memory), 그리고 성격 일관성 (personality consistency)을 하나의 통합된 역학적 프레임워크로 통합하며, 다중 시간 척도 사회 인지 (multi-timescale social cognition), 관계적 끌개 (relational attractors), 신뢰 분지 (trust basins), 발달 단계 전이 (developmental phase transitions), 그리고 사회 인지 에너지 역학 (social cognitive energy dynamics)을 포함하는 원리들을 도입합니다. 우리는 약 14,700회의 상호작용 턴을 포함하는 대화 데이터셋을 구축하고 이론 기반의 경험적 평가 프레임워크를 개발했습니다. 결과에 따르면 사회 인지에서의 시간적 지속성 계층, 안정적인 관계적 끌개, 상전이 (phase-transition)와 유사한 발달 패턴, 그리고 구조화된 사회 인지 에너지 지형 (social cognitive energy landscape)이 드러났습니다. 사회적 지능은 사회 인지 에너지와 유의미한 음의 상관관계 (r = -0.391, p < 0.001)를 보이며, 상호작용 궤적은 시간이 지남에 따라 점진적인 에너지 감소를 나타냅니다. 이러한 발견은 사회적 지능이 고립된 대화 능력보다는 장기적인 사회 인지 공동 진화로부터 발현된다는 것을 시사합니다. HACD-H는 적응형 인간-AI 사회적 상호작용을 모델링하고 사회적으로 지능적인 AI 시스템을 개발하기 위한 통합된 이론적 토대를 제공합니다.