Kognitiv helsebeskyttelse for AI-agenter
Lucid overvåker hvordan brukere interagerer med AI-systemer og tilpasser responsene i sanntid for å forhindre kognitiv avhengighet – den gradvise, ofte usynlige tendensen til å overføre tenkning til AI i stedet for å bruke det som et verktøy for vekst.
Hvorfor Lucid?
AI gjør oss mer produktive – men forskning viser at det også kan gjøre oss kognitivt late. Problemet er subtilt: hver individuelle interaksjon virker fin, men over uker og måneder slutter brukere gradvis å tenke selv. Lucid oppdager denne driften og griper inn før den blir forankret.
Målbar nedgang i kritisk tenkning ved tung AI-delegasjon
MIT Media Lab (2025)
Korrelasjon mellom AI-avhengighet og kritisk tenkning
Gerlich (2025)
Høyere sårbarhet – prefrontal cortex er ikke fullt utviklet
Arain et al. (2013); APA (2025)
Slik fungerer det
Lucid fungerer som en kontinuerlig tilbakemeldingssløyfe mellom brukeren, din AI og det kognitive beskyttelsessystemet. Nøkkelinnsikten: Lucid blokkerer eller filtrerer ingenting. Det tilpasser hvordan AI-en svarer basert på brukerens kognitive mønstre.
Null forsinkelse: track() kjører asynkront – det blokkerer aldri AI-svaret. Brukeren får svaret sitt umiddelbart; kognitiv analyse skjer i bakgrunnen. TOON-format (Token-Oriented Object Notation) sparer ~40 % tokens på LLM-utdata sammenlignet med JSON.
Seks kognitive dimensjoner
Hver meldingsutveksling scores på tvers av seks dimensjoner, i tråd med validerte psykometriske skalaer (GAIDS α=.87, AIMS 2025, Cognitive Offloading Scale α=.90).
Autonomi
0 → 1Uavhengig tenkning vs. delegering til AI
Læring
0 → 1Nysgjerrighet, spørre «hvorfor», søke å forstå
Engasjement
0 → 1Kvalitet og dybde av deltakelse
Metakognisjon
0 → 1Selvinnsikt om egen tenkeprosess
Verifisering
0 → 1Kritisk evaluering av AI-utdata
Motivasjon
typeHvorfor brukeren engasjerer seg – indre, instrumentell eller unngåelse
Fire beskyttelseslag
1. Sanntids tilpasning
Retningslinjer injisert i AI-systemprompten tilpasser svar basert på brukerens kognitive tilstand – autonomi, læring, metakognisjon, verifisering, motivasjon.
2. Deteksjon av sesjonstretthet
Overvåker sesjonsvarighet, meldingsvolum og mønstre for kortere svar for å foreslå pauser før kognitiv overbelastning.
3. Deteksjon av langsiktig drift
Den kognitive driftindeksen (CDI) sammenligner tidlige og nylige ukentlige mønstre for å fange opp gradvis nedgang som sesjonsnivåmålinger overser.
4. Tillit og motivasjonsbevissthet
Oppdager overdreven tillit (aksepterer alt) og unngåelsesmotivasjon (bruker AI for å unngå å tenke) – de to sterkeste prediktorene for kognitiv avhengighet.
Adaptive kognitive profiler
Poengene jevnes ut ved hjelp av et eksponentielt glidende gjennomsnitt med adaptiv alfa. Nye brukerprofiler dannes raskt, mens etablerte brukerprofiler er stabile og motstandsdyktige mot avvik. En enkelt dårlig melding vil ikke forvrenge en veletablert kognitiv profil.
// Alfa reduseres etter hvert som flere meldinger analyseres
α = max(0.02, 0.1 / log₁₀(total_messages + 10))
| Meldinger | Alfa (α) | Effekt |
|---|---|---|
| 1 (ny bruker) | ~10% | Profilen dannes raskt, responsiv overfor tidlige mønstre |
| 50 | ~6% | Faller på plass, moderat stabil |
| 100 | ~5% | Veletablert, motstandsdyktig mot avvik |
| 500+ | ~4% | Stabil – langsiktig drift-deteksjon trer i kraft |
| 5000+ | 2% (min) | Veldig stabil, krever konsekvent skifte for å endre seg |
Progressiv stillasbygging
Basert på Vygotskys sone for proksimal utvikling, reduserer Lucid gradvis AI-støtten etter hvert som brukerne utvikler seg. Stillasnivået bestemmes av autonomi, læring og metakognisjonspoeng – metakognisjon er det sterkeste signalet for beredskap.
Trinnvis veiledning, sjekk forståelse ved hvert trinn
Strukturerte hint, ledende spørsmål, delvise løsninger
Minimale dytt, la brukeren lede og bekrefte retning
Sokratisk dialog, flytt grenser, foreslå vanskeligere problemer
Aldersbasert beskyttelse
Brukere under 25 år mottar strengere terskler basert på forskning om modning av prefrontal cortex. Den utviklende hjernens økte nevroplastisitet gjør den både mer tilpasningsdyktig og mer sårbar.
Voksne (25+)
- Øktgrense: 45 min
- Meldingsgrense: 30/økt
- Standard retningslinjer
Under 25
- Øktgrense: 30 min
- Meldingsgrense: 20/økt
- Alltid-på undervisningsførst-tilnærming
Hurtigstart
Drop-in SDK. Fungerer med enhver OpenAI-kompatibel leverandør via 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;
Fleksibel lagring og analysatorer
MemoryStore
devUtvikling/testing — null konfigurasjon, i minnet
PrismaStore
prodProduksjon — PostgreSQL, MySQL, SQLite, MongoDB
RedisStore
prodDistribuerte distribusjoner, delte økter
LLM-analysatoren bruker OpenAI SDK som en universell klient — fungerer med Together AI, Groq, Ollama, OpenRouter og enhver kompatibel leverandør via baseURL. Billige, raske modeller (Llama 3.1 8B, Gemini Flash) fungerer utmerket — ingen grensemodeller er nødvendig.
Filosofi
Ikke en dommer
Ingen «gode» eller «dårlige» poengsummer. Systemet tilpasser seg, evaluerer ikke.
Usynlig som standard
Brukere ser ikke poengsummer med mindre du viser dem.
Personvern først
Kun aggregerte målinger, aldri meldingsinnhold.
GDPR-klar
deleteUser() for fullstendig sletting av data på forespørsel.
×Teti AILucid er motoren bak Tetis kognitive beskyttelse
Hver samtale i Teti AI analyseres av Lucid i bakgrunnen. Din kognitive profil tilpasser seg over tid, og AI-ens oppførsel endres deretter – den stiller flere spørsmål når du delegerer, utfordrer deg ytterligere når du trives, og foreslår pauser når trettheten melder seg.