Защита когнитивного здоровья для ИИ-агентов
Lucid отслеживает, как пользователи взаимодействуют с системами ИИ, и адаптирует ответы в реальном времени, чтобы предотвратить когнитивную зависимость — постепенную, часто невидимую тенденцию перекладывать мышление на ИИ вместо использования его как инструмента для развития.
Почему Lucid?
ИИ делает нас более продуктивными — но исследования показывают, что он также может сделать нас когнитивно ленивыми. Проблема тонкая: каждое отдельное взаимодействие кажется нормальным, но в течение недель и месяцев пользователи постепенно перестают думать самостоятельно. Lucid обнаруживает этот дрейф и вмешивается до того, как он укоренится.
Измеримое снижение критического мышления при интенсивном делегировании ИИ
MIT Media Lab (2025)
Корреляция между зависимостью от ИИ и критическим мышлением
Gerlich (2025)
Повышенная уязвимость — префронтальная кора еще не полностью созрела
Arain et al. (2013); APA (2025)
Как это работает
Lucid работает как непрерывный цикл обратной связи между пользователем, вашим ИИ и системой когнитивной защиты. Ключевая идея: Lucid ничего не блокирует и не фильтрует. Он адаптирует реакцию ИИ на основе когнитивных паттернов пользователя.
Нулевая задержка: track() выполняется асинхронно — он никогда не блокирует ответ ИИ. Пользователь получает свой ответ мгновенно; когнитивный анализ происходит в фоновом режиме. Формат TOON (Token-Oriented Object Notation) экономит ~40% токенов на выходе LLM по сравнению с JSON.
Шесть когнитивных измерений
Каждый обмен сообщениями оценивается по шести измерениям, соответствующим проверенным психометрическим шкалам (GAIDS α=.87, AIMS 2025, Cognitive Offloading Scale α=.90).
Автономия
0 → 1Независимое мышление против делегирования ИИ
Обучение
0 → 1Любопытство, вопросы «почему», стремление понять
Вовлеченность
0 → 1Качество и глубина участия
Метапознание
0 → 1Самосознание собственного мыслительного процесса
Верификация
0 → 1Критическая оценка вывода ИИ
Мотивация
typeПочему пользователь взаимодействует — внутренняя, инструментальная или избегание
Четыре уровня защиты
1. Адаптация в реальном времени
Рекомендации, внедряемые в системный промпт ИИ, адаптируют ответы на основе когнитивного состояния пользователя — автономии, обучения, метапознания, верификации, мотивации.
2. Обнаружение усталости сессии
Мониторинг продолжительности сессии, объема сообщений и сокращения ответов для предложения перерывов до когнитивной перегрузки.
3. Обнаружение долгосрочного дрейфа
Индекс когнитивного дрейфа (CDI) сравнивает ранние и недавние еженедельные паттерны для выявления постепенного снижения, которое не улавливается метриками уровня сессии.
4. Осведомленность о доверии и мотивации
Обнаруживает чрезмерное доверие (принятие всего) и мотивацию избегания (использование ИИ для ухода от мышления) — два самых сильных предиктора когнитивной зависимости.
Адаптивные когнитивные профили
Оценки сглаживаются с использованием экспоненциального скользящего среднего с адаптивной альфой. Профили новых пользователей формируются быстро, в то время как профили опытных пользователей стабильны и устойчивы к аномалиям. Одно плохое сообщение не исказит хорошо сформированный когнитивный профиль.
// Альфа уменьшается по мере анализа большего количества сообщений
α = max(0.02, 0.1 / log₁₀(total_messages + 10))
| Сообщения | Альфа (α) | Эффект |
|---|---|---|
| 1 (новый пользователь) | ~10% | Профиль формируется быстро, реагирует на ранние паттерны |
| 50 | ~6% | Устанавливается, умеренно стабилен |
| 100 | ~5% | Хорошо сформирован, устойчив к аномалиям |
| 500+ | ~4% | Стабилен — начинается обнаружение долгосрочного дрейфа |
| 5000+ | 2% (мин) | Очень стабилен, требует последовательного сдвига для изменения |
Прогрессивное построение лесов
Основываясь на Зоне ближайшего развития Выготского, Lucid постепенно снижает поддержку ИИ по мере роста пользователей. Уровень построения лесов определяется оценками автономии, обучения и метапознания — метапознание является самым сильным сигналом готовности.
Пошаговое руководство, проверка понимания на каждом шаге
Структурированные подсказки, наводящие вопросы, частичные решения
Минимальные подсказки, пользователь сам выбирает направление и подтверждает его
Сократический диалог, расширение границ, предложение более сложных задач
Защита по возрасту
Пользователи младше 25 лет получают более строгие пороговые значения, основанные на исследованиях созревания префронтальной коры. Повышенная нейропластичность развивающегося мозга делает его как более адаптивным, так и более уязвимым.
Взрослые (25+)
- Лимит сессии: 45 мин
- Лимит сообщений: 30/сессия
- Стандартные рекомендации
Младше 25 лет
- Лимит сессии: 30 мин
- Лимит сообщений: 20/сессия
- Постоянный подход, ориентированный на обучение
Быстрый старт
Встраиваемый SDK. Работает с любым провайдером, совместимым с OpenAI, через 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;
Гибкое хранилище и анализаторы
MemoryStore
devРазработка/тестирование — без конфигурации, в памяти
PrismaStore
prodПроизводство — PostgreSQL, MySQL, SQLite, MongoDB
RedisStore
prodРаспределенные развертывания, общие сессии
Анализатор LLM использует OpenAI SDK в качестве универсального клиента — работает с Together AI, Groq, Ollama, OpenRouter и любым совместимым провайдером через baseURL. Дешевые, быстрые модели (Llama 3.1 8B, Gemini Flash) работают отлично — не требуются передовые модели.
Философия
Не судья
Нет «хороших» или «плохих» оценок. Система адаптируется, а не оценивает.
Невидимый по умолчанию
Пользователи не видят оценки, если вы их не покажете.
Конфиденциальность прежде всего
Только агрегированные метрики, никогда не содержимое сообщений.
Готовность к GDPR
deleteUser() для полного удаления данных по запросу.
×Teti AILucid — это движок, лежащий в основе когнитивной защиты Teti
Каждый разговор в Teti AI анализируется Lucid в фоновом режиме. Ваш когнитивный профиль адаптируется со временем, и поведение ИИ соответствующим образом меняется — задавая больше вопросов, когда вы делегируете, бросая вам вызов, когда вы преуспеваете, и предлагая перерывы, когда наступает усталость.