Este artículo plantea la cuestión de que establecer relaciones parasociales con agentes de IA puede tener consecuencias graves, a veces trágicas, para el bienestar humano. Prevenir estas dinámicas es un desafío, ya que las señales parasociales emergen gradualmente en conversaciones privadas y no todas las formas de interacción emocional son perjudiciales. Para abordar esto, presentamos un marco simple de evaluación de respuestas que aprovecha modelos de lenguaje de vanguardia para evaluar señales parasociales en tiempo real. Probamos la viabilidad de este enfoque utilizando un pequeño conjunto de datos sintéticos de 30 conversaciones (parasociales, halagadoras y neutrales). Evaluaciones iterativas con cinco rondas de prueba demuestran que, bajo una regla de coincidencia flexible, todas las conversaciones parasociales pueden identificarse, evitando falsos positivos, generalmente en los primeros intercambios. Estos resultados proporcionan evidencia preliminar de que el agente de evaluación puede proporcionar una solución viable para prevenir las relaciones parasociales.
