ما يجعل @PerceptronNTWK مثيرا للاهتمام بشكل خاص هو تشخيصه الدقيق للقيد الحقيقي الذي يواجه الذكاء الاصطناعي اليوم. العامل المحدد لم يعد هندسة النموذج أو سعة الحوسبة الخام، بل هو بيانات متوافقة مع الإنسان. البيانات التي تعتمد على السياق، والمقصودة، والمبنية على الحكم البشري الحقيقي تظل أندر وأكثر الموارد سوء إدارة في مجموعة الذكاء الاصطناعي. يتعامل بيرسيبترون مع هذا الاختناق على المستوى الهيكلي من خلال تصميم شبكة يكون فيها البشر مشاركين من الدرجة الأولى، وليس مدخلات غير مرئية في التيار العلوي. يمنح المساهمون ملكية واضحة، ونسب قابل للقياس، وفائدة اقتصادية، حيث يستبدلون خطوط أنابيب البيانات الاستخراجية وسير العمل الغامض في الصندوق الأسود بنظام شفاف ومتوافق مع الحوافز. لا يفترض وجود بيانات نظيفة؛ يتم إنتاجه من خلال المشاركة الصريحة ويتم تحسينه باستمرار عبر حلقات التغذية الراجعة. لهذا التحول تداعيات أوسع. عندما تقترن طبقة بيانات مثل بيرسيبترون بأنظمة تنسيق الذكاء والانتباه مثل @MindoAI، يبدأ اقتصاد الذكاء الاصطناعي أكثر استدامة في الظهور، حيث تكون المساهمة قابلة للملاحظة، والقيمة قابلة للقياس، وتكافئ التوسع مع التأثير بدلا من الوصول أو التوسع فقط. في جوهره، لا يمكن الذكاء الاصطناعي أن يتوسع إلا بقدر ما تبقى علاقته بالبشر وظيفية وعادلة وتحافظ على الثقة. الأنظمة التي تتجاهل هذه العلاقة تنهار في النهاية تحت تأثير عدم التوافق أو التحيز أو العوائد المتناقصة. قرار @PerceptronNTWK ببناء تلك العلاقة بشكل صريح، من الأساس، ليس مجرد خيار تصميمي، بل هو شرط أساسي لقابلية الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل.