청소년과 생성형 AI 챗봇 상호작용의 관계 학습 위험 조건 분석

본 연구는 청소년과 생성형 AI 챗봇의 상호작용이 관계 학습에 미치는 영향을 이론적으로 분석하였다. 관계 학습이란 개인이 타인과의 반복적 상호작용을 통해 친밀감 형성, 자기 노출 조절, 감정 표현과 조절, 상호성 및 경계 설정과 같은 관계 규범을 내면화해 가는 발달적 과정이다. 생성형 AI 챗봇은 즉각적 반응과 공감적 언어를 통해 관계적 경험을 제공하지만, 인간적 소통의 본질인 쌍방향적 조율 구조를 전제하지 않는다. 선행 연구 분석 결과, 청소년기의 사회적 승인 민감성, 경계 설정의 발달 과정, 보상 민감성, 상호성 학습 단계라는 발달적 특성이 AI 챗봇의 즉각적 긍정 피드백, 비판 없는 수용, 공감 시뮬레이션, 비대칭적 관계 구조와 결합될 때, 관계 학습에 필요한 상호 조율 경험이 구조적으로 생략되는 조건이 형성됨이 이론적으로 도출되었다. 그 결과 관계형성 과정에서는 친밀감의 형성 속도 왜곡, 자기 노출 조절 약화, 정서 표현 학습의 변형, 상호성 경험 감소와 같은 변화 가능성이 나타날 수 있었다. 본 연구는 AI 챗봇 사용 자체를 문제화하는 것이 아니라 이러한 구조적 생략, 즉 관계 학습의 위험 조건이 특정 발달 단계와 특정 AI 설계 특성의 결합에서 성립함을 강조하며, 관계적 AI 리터러시 교육 및 청소년 보호를 위한 AI 챗봇의 윤리적 설계 논의에 이론적 기초를 제공한다.

This study theoretically examines how interactions between adolescents and generative AI chatbots may affect relational learning — the developmental process through which individuals internalize relational norms, including intimacy formation, self-disclosure regulation, emotional expression, and reciprocity, through repetitive interaction with others. This study argues that when adolescents’ developmental characteristics — social approval sensitivity, developing boundary-setting capacity, reward sensitivity, and the reciprocity-learning stage — combine with AI chatbots’ design features of immediate positive feedback, non-critical acceptance, empathy simulation, and asymmetric relational structure, the reciprocal coordination and mutual feedback experiences essential to relational learning are structurally omitted. This structural omission manifests as four risk conditions: distortion in the pace of intimacy formation, weakened self-disclosure regulation, transformation of emotional expression learning, and restricted opportunities for reciprocity. This study does not problematize AI chatbot use per se; rather, the risk conditions emerge when specific developmental and design characteristics are combined, with implications for relational AI literacy education and ethical AI chatbot design for adolescent protection.