Kognitivt hälsoskydd för AI-agenter
Lucid övervakar hur användare interagerar med AI-system och anpassar svar i realtid för att förhindra kognitivt beroende – den gradvisa, ofta osynliga tendensen att överlåta tänkande till AI istället för att använda det som ett verktyg för tillväxt.
Varför Lucid?
AI gör oss mer produktiva – men forskning visar att det också kan göra oss kognitivt lata. Problemet är subtilt: varje individuell interaktion verkar bra, men under veckor och månader slutar användare gradvis att tänka själva. Lucid upptäcker denna avvikelse och ingriper innan den blir rotad.
Mätbar nedgång i kritiskt tänkande vid tung AI-delegering
MIT Media Lab (2025)
Korrelation mellan AI-beroende och kritiskt tänkande
Gerlich (2025)
Högre sårbarhet – prefrontala cortex är inte fullt utvecklad
Arain et al. (2013); APA (2025)
Så fungerar det
Lucid fungerar som en kontinuerlig återkopplingsslinga mellan användaren, din AI och det kognitiva skyddssystemet. Den viktigaste insikten: Lucid blockerar eller filtrerar ingenting. Det anpassar hur AI:n svarar baserat på användarens kognitiva mönster.
Noll latens: track() körs asynkront – det blockerar aldrig AI-svaret. Användaren får sitt svar omedelbart; kognitiv analys sker i bakgrunden. TOON-format (Token-Oriented Object Notation) sparar ~40% tokens på LLM-utdata jämfört med JSON.
Sex kognitiva dimensioner
Varje meddelandeutbyte poängsätts över sex dimensioner, i linje med validerade psykometriska skalor (GAIDS α=.87, AIMS 2025, Cognitive Offloading Scale α=.90).
Autonomi
0 → 1Oberoende tänkande kontra delegering till AI
Inlärning
0 → 1Nyfikenhet, att fråga "varför", att försöka förstå
Engagemang
0 → 1Kvalitet och djup i deltagandet
Metakognition
0 → 1Självmedvetenhet om sin egen tankeprocess
Verifiering
0 → 1Kritisk utvärdering av AI-utdata
Motivation
typeVarför användaren engagerar sig – intrinsisk, instrumentell eller undvikande
Fyra skyddslager
1. Realtidsanpassning
Riktlinjer som injiceras i AI-systemprompten anpassar svaren baserat på användarens kognitiva tillstånd – autonomi, inlärning, metakognition, verifiering, motivation.
2. Upptäckt av sessionsutmattning
Övervakar sessionslängd, meddelandevolym och mönster för förkortade svar för att föreslå pauser innan kognitiv överbelastning.
3. Upptäckt av långsiktig drift
Cognitive Drift Index (CDI) jämför tidiga kontra senaste veckomönster för att upptäcka gradvis nedgång som sessionsbaserade mätvärden missar.
4. Medvetenhet om tillit och motivation
Upptäcker övertillit (acceptera allt) och undvikande motivation (använda AI för att undvika att tänka) – de två starkaste prediktorerna för kognitivt beroende.
Adaptiva kognitiva profiler
Poängen jämnas ut med ett exponentiellt glidande medelvärde med adaptiv alfa. Nya användares profiler bildas snabbt, medan etablerade användares profiler är stabila och motståndskraftiga mot avvikelser. Ett enda dåligt meddelande kommer inte att förvränga en väletablerad kognitiv profil.
// Alfa minskar när fler meddelanden analyseras
α = max(0.02, 0.1 / log₁₀(total_messages + 10))
| Meddelanden | Alfa (α) | Effekt |
|---|---|---|
| 1 (ny användare) | ~10% | Profilen bildas snabbt, responsiv mot tidiga mönster |
| 50 | ~6% | Stabiliseras, måttligt stabil |
| 100 | ~5% | Väletablerad, motståndskraftig mot avvikelser |
| 500+ | ~4% | Stabil – långsiktig driftdetektering aktiveras |
| 5000+ | 2% (min) | Mycket stabil, kräver konsekvent förändring för att ändras |
Progressiv stöttning
Baserat på Vygotskys zon för proximal utveckling minskar Lucid gradvis AI-stödet när användarna utvecklas. Stödnivån bestäms av autonomi, lärande och metakognitionspoäng – metakognition är den starkaste signalen för beredskap.
Steg-för-steg-vägledning, kontrollera förståelsen vid varje steg
Strukturerade tips, ledande frågor, dellösningar
Minimala knuffar, låt användaren leda och bekräfta riktningen
Sokratisk dialog, tänja på gränserna, föreslå svårare problem
Åldersbaserat skydd
Användare under 25 år får strängare trösklar baserat på forskning om mognad av prefrontala cortex. Den utvecklande hjärnans ökade neuroplasticitet gör den både mer anpassningsbar och mer sårbar.
Vuxna (25+)
- Sessionsgräns: 45 min
- Meddelandegräns: 30/session
- Standardriktlinjer
Under 25
- Sessionsgräns: 30 min
- Meddelandegräns: 20/session
- Alltid-på-undervisning-först-metod
Snabbstart
Drop-in SDK. Fungerar med alla OpenAI-kompatibla leverantörer 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;
Flexibel lagring och analysatorer
MemoryStore
devUtveckling/testning — noll konfiguration, i minnet
PrismaStore
prodProduktion — PostgreSQL, MySQL, SQLite, MongoDB
RedisStore
prodDistribuerade distributioner, delade sessioner
LLM-analysatorn använder OpenAI SDK som en universell klient — fungerar med Together AI, Groq, Ollama, OpenRouter och alla kompatibla leverantörer via baseURL. Billiga, snabba modeller (Llama 3.1 8B, Gemini Flash) fungerar utmärkt — inga gränsmodeller krävs.
Filosofi
Inte en domare
Inga ”bra” eller ”dåliga” poäng. Systemet anpassar sig, utvärderar inte.
Osynlig som standard
Användare ser inte poäng om du inte visar dem.
Integritet först
Endast aggregerade mätvärden, aldrig meddelandeinnehåll.
GDPR-redo
deleteUser() för fullständig dataradering på begäran.
×Teti AILucid är motorn bakom Tetis kognitiva skydd
Varje konversation i Teti AI analyseras av Lucid i bakgrunden. Din kognitiva profil anpassar sig över tid, och AI:ns beteende skiftar därefter – den ställer fler frågor när du delegerar, utmanar dig ytterligare när du presterar bra och föreslår pauser när trötthet sätter in.