現在のAIの転換点は、モデルサイズや計算スループットの段階的な向上によって定義されるのではなく、信頼性が高く高品質かつ権利準拠のデータの枯渇というより深い構造的制約によって定義されています。 これは規模の問題ではなく、誠実さと整合性の問題です。今日のAIパイプラインの多くは、所有権が曖昧で、出所が弱く、インセンティブの不整合を持つスクレイピングされたデータセットに依存しており、人間の努力がモデルのパフォーマンスを支え、価値は中央集権的なプラットフォームに不釣り合いに蓄積されています。AIシステムが成熟するにつれて、この不均衡は倫理的な負債であると同時に経済的なボトルネックとなります。 @PerceptronNTWKデータ層自体を再設計する必要があるという認識から生まれます。Perceptronはデータを搾取的な資源として扱うのではなく、参加型資産クラスとして再構築しています。人間の貢献者はもはや見えない入力ではなく、明確な利害関係者となり、所有権、帰属、そしてそのデータが生み出す価値に結びついた長期的な利益を得て報酬を得ています。 このモデルの核心には、データ品質、データ権利、価値分配の明確な分離があります。寄付は人道的に厳選され、権利は設計上安全で、最初から透明性のあるインセンティブが与えられています。これにより、法的に堅牢であるだけでなく、製造者の利益と構造的に整合したデータ供給が生まれ、これは現実世界で大規模に動作するAIシステムにとって不可欠な要件となります。 AIが次の段階に入るにあたり、競争優位はアーキテクチャやパラメータを超え、それらを支える社会的・経済的システムにも及ぶでしょう。持続するネットワークは、単に不透明な入力で訓練された大規模なモデルではなく、データの背後にある人間と持続的な関係を築くネットワークとなるでしょう。 @PerceptronNTWKは単にAIのデータ制約に対応するだけではありません。AIエコシステムの根底にある経済契約を再定義し、抽出から協働へとシフトさせ、AI経済が最終的に誰にサービスを提供するのかを明確にしています。