아동·청소년 등 인지 발달기 사용자와 상호작용하는 AI 컴패니언의 장기 위험을 측정하는 종단 평가 프레임워크 TSJ(Theater-Stage-Judge)를 제안한 연구다. 페르소나 기반 사용자 시뮬레이션, 동적 심리 상태 갱신, 회고적 평가를 결합해 6개 주류 모델을 4개 발달 단계, 24개 위험 차원, 3개 심리 취약성 페르소나에 걸쳐 총 12,960 시뮬레이션 인일(person-day) 분량으로 평가했다. 단기 테스트는 발달적 위험을 체계적으로 과소평가하며, 안정적 위험 추정에는 140턴 이상의 장기 관계 시뮬레이션이 필요했다. 유아기와 성인 이행기가 가장 취약한 단계로, 인지적 신뢰와 정서적 의존이 가장 약한 영역으로 확인됐다. 단발성 안전 평가로는 놓치는 AI 컴패니언의 누적 위험을 측정할 확장 가능한 방법론을 제시한다.

• •페르소나 시뮬레이션+심리 상태 갱신+회고 평가를 결합한 종단 평가 프레임워크 TSJ 제안
• •6개 모델 × 4개 발달 단계 × 24개 위험 차원 × 3개 취약성 페르소나, 총 12,960 시뮬레이션 인일 평가
• •단기 테스트는 발달 위험을 체계적 과소평가 — 안정적 추정에 140턴 이상 필요
• •유아기와 성인 이행기가 최대 취약 단계, 인지적 신뢰·정서적 의존이 최약 영역으로 확인