Исследователи представили формальную теорию, описывающую возникновение социального интеллекта у ИИ-систем в процессе длительного общения с людьми. Авторы работы указывают на ограниченность текущих подходов, которые рассматривают память, эмоциональный отклик и персонализацию как разрозненные компоненты. Вместо этого предлагается рассматривать взаимодействие как динамическую систему, где обе стороны постоянно адаптируются друг к другу, формируя устойчивые социальные связи.
В основе предложенной модели лежит концепция коэволюции, при которой поведение ИИ меняется в ответ на действия пользователя, что, в свою очередь, влияет на дальнейшие паттерны общения человека. Такой подход позволяет выйти за рамки простого выполнения задач и перейти к моделированию долгосрочных отношений, в которых агент постепенно «обучается» социальным нормам и контексту конкретного собеседника. Это фундаментальное отличие от существующих систем, которые часто сбрасывают контекст или работают по жестко заданным сценариям.
Теоретическая база работы опирается на математическое описание социальных взаимодействий, позволяя формализовать процесс накопления «социального капитала» в диалоге. Авторы подчеркивают, что такой подход может стать основой для создания более естественных и предсказуемых ИИ-ассистентов, способных поддерживать глубокий уровень вовлеченности. Исследование открывает новые перспективы для разработки архитектур, ориентированных не только на точность генерации текста, но и на развитие устойчивых социальных навыков в долгосрочной перспективе.