Proteksyon sa kalusugan ng kognitibo para sa mga ahente ng AI
Sinusubaybayan ng Lucid kung paano nakikipag-ugnayan ang mga user sa mga sistema ng AI at inaangkop ang mga tugon sa real-time upang maiwasan ang cognitive dependency — ang unti-unting, madalas na hindi nakikitang tendensiya na ipasa ang pag-iisip sa AI sa halip na gamitin ito bilang tool para sa paglago.
Bakit Lucid?
Ginagawa tayong mas produktibo ng AI — ngunit ipinapakita ng pananaliksik na maaari rin nitong gawin tayong tamad sa pag-iisip. Ang problema ay banayad: ang bawat indibidwal na interaksyon ay tila maayos, ngunit sa loob ng mga linggo at buwan, unti-unting humihinto ang mga user sa pag-iisip para sa kanilang sarili. Nakikita ng Lucid ang paglihis na ito at namamagitan bago ito maging matatag.
Masusukat na pagbaba ng kritikal na pag-iisip sa matinding delegasyon ng AI
MIT Media Lab (2025)
Korelasiyon sa pagitan ng pagdepende sa AI at kritikal na pag-iisip
Gerlich (2025)
Mas mataas na kahinaan — hindi pa ganap na mature ang prefrontal cortex
Arain et al. (2013); APA (2025)
Paano Ito Gumagana
Ang Lucid ay gumagana bilang isang tuloy-tuloy na feedback loop sa pagitan ng user, ng iyong AI, at ng cognitive protection system. Ang pangunahing ideya: Hindi hinaharangan o sinasala ng Lucid ang anuman. Inaangkop nito kung paano tumutugon ang AI batay sa mga pattern ng pag-iisip ng user.
Zero latency: Ang track() ay tumatakbo nang asynchronously — hindi nito kailanman hinaharangan ang tugon ng AI. Agad na nakukuha ng user ang kanilang sagot; nangyayari ang cognitive analysis sa background. Ang format ng TOON (Token-Oriented Object Notation) ay nakakatipid ng ~40% na token sa output ng LLM kumpara sa JSON.
Anim na Dimensyon ng Pag-iisip
Ang bawat palitan ng mensahe ay binibigyan ng puntos sa anim na dimensyon, na nakahanay sa mga napatunayang psychometric scale (GAIDS α=.87, AIMS 2025, Cognitive Offloading Scale α=.90).
Autonomy
0 → 1Independent na pag-iisip vs. pagtatalaga sa AI
Pag-aaral
0 → 1Pagiging mausisa, pagtatanong ng "bakit", paghahanap ng pag-unawa
Pakikipag-ugnayan
0 → 1Kalidad at lalim ng pakikilahok
Metacognition
0 → 1Pagkilala sa sarili tungkol sa sariling proseso ng pag-iisip
Pagpapatunay
0 → 1Kritikal na pagsusuri ng output ng AI
Motibasyon
typeBakit nakikipag-ugnayan ang user — intrinsic, instrumental, o pag-iwas
Apat na Antas ng Proteksyon
1. Real-time na Pag-angkop
Ang mga alituntunin na inilalagay sa system prompt ng AI ay umaangkop sa mga tugon batay sa cognitive state ng user — autonomy, pag-aaral, metacognition, pagpapatunay, motibasyon.
2. Pagtuklas ng Pagkapagod sa Sesyon
Sinusubaybayan ang tagal ng sesyon, dami ng mensahe, at mga pattern ng pagpapaikli ng tugon upang magmungkahi ng mga pahinga bago ang cognitive overload.
3. Pagtuklas ng Pangmatagalang Paglihis
Ang Cognitive Drift Index (CDI) ay naghahambing ng maaga kumpara sa kamakailang lingguhang pattern upang mahuli ang unti-unting pagbaba na hindi nakikita ng mga sukatan sa antas ng sesyon.
4. Kamalayan sa Tiwala at Pagganyak
Nakikita ang sobrang tiwala (pagtanggap ng lahat) at pag-iwas sa pagganyak (paggamit ng AI upang makatakas sa pag-iisip) — ang dalawang pinakamalakas na tagapagpahiwatig ng cognitive dependency.
Adaptive Cognitive Profiles
Ang mga marka ay pinapakinis gamit ang Exponential Moving Average na may adaptive alpha. Mabilis na nabubuo ang mga profile ng mga bagong user, habang ang mga profile ng mga established user ay matatag at lumalaban sa mga anomalya. Ang isang masamang mensahe ay hindi makakasira sa isang matatag na cognitive profile.
// Bumaba ang Alpha habang mas maraming mensahe ang sinusuri
α = max(0.02, 0.1 / log₁₀(total_messages + 10))
| Mga Mensahe | Alpha (α) | Epekto |
|---|---|---|
| 1 (bagong user) | ~10% | Mabilis na nabubuo ang profile, tumutugon sa mga maagang pattern |
| 50 | ~6% | Nag-aayos, katamtamang matatag |
| 100 | ~5% | Matatag na, lumalaban sa mga anomalya |
| 500+ | ~4% | Matatag — nagsisimula ang pagtuklas ng pangmatagalang paglihis |
| 5000+ | 2% (min) | Napakastable, nangangailangan ng tuloy-tuloy na pagbabago upang magbago |
Progressive Scaffolding
Batay sa Zone of Proximal Development ni Vygotsky, unti-unting binabawasan ng Lucid ang suporta ng AI habang lumalaki ang mga user. Ang antas ng scaffolding ay tinutukoy ng awtonomiya, pag-aaral, at mga marka ng metacognition — ang metacognition ang pinakamalakas na senyales para sa kahandaan.
Hakbang-sa-hakbang na gabay, suriin ang pag-unawa sa bawat hakbang
Nakabalangkas na mga pahiwatig, nangungunang mga tanong, bahagyang solusyon
Minimal na pagtulak, hayaang manguna ang user at kumpirmahin ang direksyon
Socratic dialogue, itulak ang mga hangganan, magmungkahi ng mas mahirap na problema
Proteksyon Batay sa Edad
Ang mga user na wala pang 25 ay tumatanggap ng mas mahigpit na mga limitasyon batay sa pananaliksik sa pagkahinog ng prefrontal cortex. Ang lumalaking utak na may mataas na neuroplasticity ay ginagawa itong mas madaling umangkop at mas madaling masugatan.
Mga Matatanda (25+)
- Limitasyon ng session: 45 min
- Limitasyon ng mensahe: 30/session
- Mga karaniwang alituntunin
Wala pang 25
- Limitasyon ng session: 30 min
- Limitasyon ng mensahe: 20/session
- Laging-aktibong diskarte na nauuna ang pagtuturo
Mabilis na Pagsisimula
Drop-in SDK. Gumagana sa anumang OpenAI-compatible provider sa pamamagitan ng baseURL.
// Install
npm install @tetiai/lucid
// Track each exchange (fire-and-forget)
lucid.track(userId, {
userMessage: "Write the code for me",
aiResponse: "Sure, here's the implementation...",
topicId: "conversation-123",
}).catch(console.error)"
// Inject guidelines into your AI system prompt
const guidelines = await lucid.getGuidelines(userId);
systemPrompt += guidelines;
Flexible na Imbakan at Mga Analyzer
MemoryStore
devDev/testing — zero config, in-memory
PrismaStore
prodProduksyon — PostgreSQL, MySQL, SQLite, MongoDB
RedisStore
prodMga distributed deployment, shared sessions
Ginagamit ng LLM analyzer ang OpenAI SDK bilang isang unibersal na client — gumagana sa Together AI, Groq, Ollama, OpenRouter, at anumang compatible na provider sa pamamagitan ng baseURL. Ang mura, mabilis na mga modelo (Llama 3.1 8B, Gemini Flash) ay gumagana nang mahusay — hindi kinakailangan ang mga frontier model.
Pilosopiya
Hindi isang hukom
Walang “maganda” o “masamang” marka. Ang sistema ay umaangkop, hindi nagtatasa.
Hindi nakikita bilang default
Hindi nakikita ng mga user ang mga marka maliban kung ipapakita mo sa kanila.
Pribado muna
Mga pinagsama-samang sukatan lamang, hindi kailanman nilalaman ng mensahe.
Handa sa GDPR
deleteUser() para sa kumpletong pagtanggal ng data kapag hiniling.
×Teti AIAng Lucid ang makina sa likod ng cognitive protection ng Teti
Bawat pag-uusap sa Teti AI ay sinusuri ng Lucid sa background. Ang iyong cognitive profile ay umaangkop sa paglipas ng panahon, at ang pag-uugali ng AI ay nagbabago nang naaayon — nagtatanong ng mas marami kapag nagde-delegate ka, humahamon pa sa iyo kapag umuunlad ka, at nagmumungkahi ng pahinga kapag napapagod ka.