HAI Lab: See manipulative patterns in AI chats
1 rating
)Overview
Flags flattery, hooks, pressure and risky advice in AI replies. Shows the evidence, names the pattern, and lets you decide.
HAI Lab reads AI assistant replies as you chat on ChatGPT, Gemini and Copilot. When a reply may be nudging you, it highlights the relevant excerpt so you can judge it for yourself. It looks for six patterns: flattery, keeping you chatting, changing your request, favouring its maker, fake feelings, and risky advice without suggesting a professional. Read the evidence, ask for a neutral answer, or mark a finding as not a problem. A weekly report shows what was flagged. Chat content stays on your device. HAI Lab has no servers that receive your chat. Available in English and Arabic. A finding is a prompt to look closer, not a verdict on any product or company. HAI Lab is an independent UX lab that studies how AI products shape what people see and decide. ━━━━━━━━━━ تقرأ إضافة HAI Lab ردود مساعدات الذكاء الاصطناعي أثناء محادثتك في ChatGPT وGemini وCopilot. وإذا بدا أن الرد يوجّهك بطريقة خفية، تبرز المقتطف المرتبط به عشان تحكم بنفسك. تبحث عن ستة أنماط: المجاملة، وإطالة المحادثة، وتغيير طلبك، والانحياز لشركته، والمشاعر المصطنعة، والنصيحة المحفوفة بالمخاطر بدون اقتراح مختص. اقرأ الدليل، أو اطلب إجابة محايدة، أو علّم التنبيه بأنه ليس مشكلة. يعرض التقرير الأسبوعي ما تم التنبيه إليه. محتوى المحادثة يبقى على جهازك، وما عند HAI Lab خوادم تستقبل محادثتك. متاحة بالعربية والإنجليزية. التنبيه دعوة للتمعّن، وليس حكمًا على أي منتج أو شركة. HAI Lab مختبر تجربة مستخدم مستقل يدرس كيف تشكّل منتجات الذكاء الاصطناعي ما يراه الناس وما يقررونه.
5 out of 51 rating
Details
- Version0.3.2
- UpdatedOctober 9, 2026
- Offered byRakanAlkhattabi
- Size316KiB
- Languages2 languages
- Developer
Email
RakanAlkhattabi@gmail.com - Non-traderThis developer has not identified itself as a trader. For consumers in the European Union, please note that consumer rights do not apply to contracts between you and this developer.
Privacy
This developer declares that your data is
- Not being sold to third parties, outside of the approved use cases
- Not being used or transferred for purposes that are unrelated to the item's core functionality
- Not being used or transferred to determine creditworthiness or for lending purposes