Apa yang membuat @PerceptronNTWK sangat menarik adalah diagnosis yang tepat tentang kendala nyata yang dihadapi AI saat ini. Faktor pembatas bukan lagi arsitektur model atau kapasitas komputasi mentah, melainkan data yang selaras dengan manusia. Data yang kontekstual, disengaja, dan didasarkan pada penilaian manusia yang nyata tetap menjadi sumber daya yang paling langka dan paling salah kelola dalam tumpukan AI. Perceptron mendekati kemacetan ini pada tingkat struktural dengan merancang jaringan di mana manusia adalah peserta kelas satu, bukan input hulu yang tidak terlihat. Kontributor diberi kepemilikan yang jelas, atribusi yang terukur, dan keuntungan ekonomi, menggantikan alur data ekstraktif dan alur kerja kotak hitam buram dengan sistem yang transparan dan selaras dengan insentif. Data bersih tidak diasumsikan; itu diproduksi melalui partisipasi eksplisit dan terus disempurnakan melalui loop umpan balik. Pergeseran ini memiliki implikasi yang lebih luas. Ketika lapisan data seperti Perceptron digabungkan dengan sistem koordinasi kecerdasan dan perhatian seperti @MindoAI, ekonomi AI yang lebih berkelanjutan mulai muncul di mana kontribusi dapat diamati, nilai dapat diukur, dan menghargai skala dengan dampak daripada akses atau skala saja. Pada intinya, AI hanya dapat menskalakan sejauh hubungannya dengan manusia tetap fungsional, adil, dan menjaga kepercayaan. Sistem yang mengabaikan hubungan ini akhirnya runtuh di bawah ketidakselarasan, bias, atau pengembalian yang berkurang. Keputusan @PerceptronNTWK untuk membangun hubungan itu secara eksplisit, dari bawah ke atas, bukan hanya pilihan desain, tetapi juga prasyarat untuk skalabilitas AI jangka panjang.