本論文は、AIエージェントとのパラソーシャル関係形成が人間の幸福に深刻で、時には悲劇的な影響を及ぼす可能性があるという問題を提起する。パラソーシャルキューはプライベートな会話で徐々に現れ、あらゆる形態の感情的参加が有害ではないので、このダイナミクスを防ぐことは困難です。これを解決するために、最先端の言語モデルをリサイクルしてリアルタイムでパラソーシャルキューを評価する簡単な応答評価フレームワークを提示します。 30の会話（パラソーシャル、お世辞、中立会話）からなる小規模合成データセットを使用して、このアプローチの実現可能性をテストしました。 5段階のテストによる反復的な評価の結果、寛大な一致規則の下ですべてのパラソーシャル会話を識別しながら誤検知を回避することができ、通常は最初の数回の交換で検出が行われました。これらの結果は、評価エージェントがパラソーシャル関係予防のための実行可能な解決策を提供できることを示す予備的な証拠を提供する。
