Ciò che rende @PerceptronNTWK particolarmente interessante è la sua diagnosi precisa del vero vincolo che affronta l'AI oggi. Il fattore limitante non è più l'architettura del modello o la capacità di calcolo grezzo, ma i dati allineati agli esseri umani. Dati che sono contestuali, intenzionali e radicati nel giudizio umano reale rimangono la risorsa più scarsa e mal gestita nel stack dell'AI. Perceptron affronta questo collo di bottiglia a livello strutturale progettando una rete in cui gli esseri umani sono partecipanti di prima classe, non input invisibili a monte. I contributori ricevono chiara proprietà, attribuzione misurabile e vantaggi economici, sostituendo pipeline di dati estrattive e flussi di lavoro opachi con un sistema trasparente e allineato agli incentivi. I dati puliti non sono assunti; vengono prodotti attraverso una partecipazione esplicita e continuamente affinati attraverso cicli di feedback. Questo cambiamento ha implicazioni più ampie. Quando uno strato di dati come Perceptron è accoppiato con sistemi di coordinamento dell'intelligenza e dell'attenzione come @MindoAI, inizia a emergere un'economia dell'AI più sostenibile, in cui il contributo è osservabile, il valore è quantificabile e le ricompense scalano con l'impatto piuttosto che con l'accesso o la scala da sole. Alla sua essenza, l'AI può scalare solo nella misura in cui la sua relazione con gli esseri umani rimane funzionale, equa e preserva la fiducia. I sistemi che ignorano questa relazione alla fine collassano sotto il disallineamento, il bias o i rendimenti decrescenti. La decisione di @PerceptronNTWK di costruire esplicitamente quella relazione, dal basso verso l'alto, non è solo una scelta di design, ma è un prerequisito per la scalabilità a lungo termine dell'AI.