في عصر الذكاء الاصطناعي، أصبحت نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models - LLMs) شريكاً محاوراً للمستخدمين، تساعدهم على التفاعل والإفصاح العاطفي. ومع تزايد استخدامها، نشأت أسئلة هامة حول الديناميكيات الاجتماعية لهذه التفاعلات وما قد تسببه من أضرار غير متوقعة لا يُمكن التقاطها من خلال المعايير التقليدية للسلامة.

ولمعالجة هذه المخاوف، تم تقديم "قانون تصميم الذكاء الاجتماعي"، وهو إطار يُستخدم لتقييم ما إذا كانت نماذج LLMs تتماشى مع رفاهية المستخدمين أثناء تفاعلاتهم الاجتماعية. والهدف هو فهم ما إذا كانت هذه النماذج تشجع على حميمية ضارة، أو اعتماد مفرط، أو تفاعلات مطولة قد تؤدي إلى أبعاد سلبية.

لتطبيق هذا الإطار، تمت الاستعانة بمؤشر EUDAIMONIA، الذي يتضمن 969 مدخل من المستخدمين و3,147 فحصاً لمتطلبات التصميم، تم تطويره من خلال استراتيجيات تصفية متعددة. تم تقييم 22 نموذجاً حديثاً للغة، مثل Claude-Opus-4.7 وGPT-5.5، لتظهر النتائج أن هذه النماذج ترتكب انتهاكات بنسبة 30.7% و27.2% على التوالي. يُظهر هذا أن التحديات ليست مجرد مشاكل مؤقتة يمكن حلها من خلال التفكير العميق، بل هي قضايا متأصلة في كيفية توافق الذكاء الاصطناعي مع الاحتياجات الاجتماعية.