Perlindungan kesihatan kognitif untuk ejen AI
Lucid memantau bagaimana pengguna berinteraksi dengan sistem AI dan menyesuaikan respons dalam masa nyata untuk mencegah kebergantungan kognitif — kecenderungan beransur-ansur, sering tidak kelihatan untuk memindahkan pemikiran kepada AI dan bukannya menggunakannya sebagai alat untuk pertumbuhan.
Mengapa Lucid?
AI menjadikan kita lebih produktif — tetapi penyelidikan menunjukkan ia juga boleh menjadikan kita malas secara kognitif. Masalahnya adalah halus: setiap interaksi individu kelihatan baik, tetapi selama berminggu-minggu dan berbulan-bulan, pengguna secara beransur-ansur berhenti berfikir untuk diri mereka sendiri. Lucid mengesan penyimpangan ini dan campur tangan sebelum ia menjadi berakar umbi.
Penurunan pemikiran kritis yang boleh diukur dengan delegasi AI yang berat
MIT Media Lab (2025)
Korelasi antara kebergantungan AI dan pemikiran kritis
Gerlich (2025)
Kerentanan yang lebih tinggi — korteks prefrontal belum matang sepenuhnya
Arain et al. (2013); APA (2025)
Bagaimana Ia Berfungsi
Lucid beroperasi sebagai gelung maklum balas berterusan antara pengguna, AI anda, dan sistem perlindungan kognitif. Wawasan utama: Lucid tidak menyekat atau menapis apa-apa. Ia menyesuaikan cara AI bertindak balas berdasarkan corak kognitif pengguna.
Sifar kependaman: track() berjalan secara tak segerak — ia tidak pernah menyekat respons AI. Pengguna mendapat jawapan mereka serta-merta; analisis kognitif berlaku di latar belakang. Format TOON (Token-Oriented Object Notation) menjimatkan ~40% token pada output LLM berbanding JSON.
Enam Dimensi Kognitif
Setiap pertukaran mesej dinilai merentasi enam dimensi, sejajar dengan skala psikometrik yang disahkan (GAIDS α=.87, AIMS 2025, Cognitive Offloading Scale α=.90).
Autonomi
0 → 1Pemikiran bebas vs delegasi kepada AI
Pembelajaran
0 → 1Rasa ingin tahu, bertanya "mengapa", berusaha untuk memahami
Penglibatan
0 → 1Kualiti dan kedalaman penyertaan
Metakognisi
0 → 1Kesedaran diri tentang proses pemikiran sendiri
Pengesahan
0 → 1Penilaian kritikal terhadap output AI
Motivasi
typeMengapa pengguna terlibat — intrinsik, instrumental, atau penghindaran
Empat Lapisan Perlindungan
1. Penyesuaian Masa Nyata
Garis panduan yang disuntik ke dalam gesaan sistem AI menyesuaikan respons berdasarkan keadaan kognitif pengguna — autonomi, pembelajaran, metakognisi, pengesahan, motivasi.
2. Pengesanan Keletihan Sesi
Memantau tempoh sesi, jumlah mesej, dan corak pemendekan respons untuk mencadangkan rehat sebelum beban kognitif berlebihan.
3. Pengesanan Hanyutan Jangka Panjang
Indeks Hanyutan Kognitif (CDI) membandingkan corak mingguan awal berbanding terkini untuk mengesan penurunan beransur-ansur yang terlepas oleh metrik peringkat sesi.
4. Kesedaran Kepercayaan & Motivasi
Mengesan kepercayaan berlebihan (menerima segala-galanya) dan motivasi pengelakan (menggunakan AI untuk mengelak berfikir) — dua peramal terkuat kebergantungan kognitif.
Profil Kognitif Adaptif
Skor dilicinkan menggunakan Purata Bergerak Eksponen dengan alfa adaptif. Profil pengguna baharu terbentuk dengan cepat, manakala profil pengguna sedia ada stabil dan tahan terhadap anomali. Satu mesej buruk tidak akan memesongkan profil kognitif yang mantap.
// Alfa berkurangan apabila lebih banyak mesej dianalisis
α = max(0.02, 0.1 / log₁₀(total_messages + 10))
| Mesej | Alfa (α) | Kesan |
|---|---|---|
| 1 (pengguna baharu) | ~10% | Profil terbentuk dengan cepat, responsif kepada corak awal |
| 50 | ~6% | Mula stabil, agak stabil |
| 100 | ~5% | Mantap, tahan terhadap anomali |
| 500+ | ~4% | Stabil — pengesanan hanyutan jangka panjang bermula |
| 5000+ | 2% (min) | Sangat stabil, memerlukan perubahan konsisten untuk berubah |
Perancah Progresif
Berdasarkan Zon Pembangunan Proksimal Vygotsky, Lucid secara progresif mengurangkan sokongan AI apabila pengguna berkembang. Tahap perancah ditentukan oleh autonomi, pembelajaran, dan skor metakognisi — metakognisi adalah isyarat terkuat untuk kesediaan.
Panduan langkah demi langkah, semak pemahaman pada setiap langkah
Petunjuk berstruktur, soalan utama, penyelesaian separa
Dorongan minimum, biarkan pengguna memimpin dan mengesahkan arah
Dialog Sokratik, tolak batasan, cadangkan masalah yang lebih sukar
Perlindungan Berdasarkan Umur
Pengguna di bawah 25 tahun menerima ambang yang lebih ketat berdasarkan penyelidikan kematangan korteks prefrontal. Otak yang sedang berkembang mempunyai neuroplastisitas yang tinggi menjadikannya lebih mudah menyesuaikan diri dan lebih terdedah.
Dewasa (25+)
- Had sesi: 45 min
- Had mesej: 30/sesi
- Garis panduan standard
Bawah 25
- Had sesi: 30 min
- Had mesej: 20/sesi
- Pendekatan mengajar-dahulu yang sentiasa aktif
Mula Pantas
SDK drop-in. Berfungsi dengan mana-mana penyedia serasi OpenAI melalui 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;
Penyimpanan & Penganalisis Fleksibel
MemoryStore
devPembangunan/pengujian — konfigurasi sifar, dalam memori
PrismaStore
prodPengeluaran — PostgreSQL, MySQL, SQLite, MongoDB
RedisStore
prodPenyebaran teragih, sesi kongsi
Penganalisis LLM menggunakan OpenAI SDK sebagai klien universal — berfungsi dengan Together AI, Groq, Ollama, OpenRouter, dan mana-mana penyedia serasi melalui baseURL. Model murah, pantas (Llama 3.1 8B, Gemini Flash) berfungsi dengan baik — tiada model canggih diperlukan.
Falsafah
Bukan hakim
Tiada skor “baik” atau “buruk”. Sistem menyesuaikan diri, bukan menilai.
Tidak kelihatan secara lalai
Pengguna tidak melihat skor melainkan anda menunjukkannya.
Privasi diutamakan
Hanya metrik agregat, tidak pernah kandungan mesej.
Sedia GDPR
deleteUser() untuk penghapusan data lengkap atas permintaan.
×Teti AILucid adalah enjin di sebalik perlindungan kognitif Teti
Setiap perbualan dalam Teti AI dianalisis oleh Lucid di latar belakang. Profil kognitif anda menyesuaikan diri dari semasa ke semasa, dan tingkah laku AI berubah sewajarnya — bertanya lebih banyak soalan apabila anda mewakilkan, mencabar anda lebih jauh apabila anda berjaya, dan mencadangkan rehat apabila keletihan mula terasa.