Obecny punkt infleksji w AI nie jest definiowany przez stopniowe zyski w rozmiarze modelu czy przepustowości obliczeniowej, ale przez głębsze ograniczenie strukturalne - wyczerpanie wiarygodnych, wysokiej jakości i zgodnych z prawem danych. To nie jest problem skali, ale integralności i zgodności. Duża część dzisiejszego pipeline'u AI opiera się na zeskrobanych zbiorach danych o niejednoznacznym właścicielstwie, słabej proweniencji i niedopasowanych zachętach, gdzie ludzki wysiłek wspiera wydajność modelu, podczas gdy wartość kumuluje się w sposób nieproporcjonalny na scentralizowanych platformach. W miarę jak systemy AI dojrzewają, ta nierównowaga staje się zarówno etycznym obciążeniem, jak i ekonomicznym wąskim gardłem. @PerceptronNTWK wyłania się z uznania, że warstwa danych sama w sobie musi zostać przeprojektowana. Zamiast traktować dane jako zasób eksploatacyjny, Perceptron przekształca je w klasę aktywów partycypacyjnych. Ludzie przyczyniający się do danych nie są już niewidocznymi wkładami, są wyraźnymi interesariuszami, wynagradzanymi za pomocą własności, przypisania i długoterminowych korzyści związanych z wartością, jaką generują ich dane. W centrum tego modelu znajduje się czyste rozdzielenie między jakością danych, prawami do danych a dystrybucją wartości. Wkłady są starannie kuratorowane przez ludzi, bezpieczne pod względem praw od samego początku i przejrzysto zachęcane. Tworzy to podaż danych, która jest nie tylko prawnie solidna, ale także strukturalnie zgodna z interesami tych, którzy je produkują - co jest niezbędnym wymogiem dla systemów AI działających na dużą skalę w rzeczywistych środowiskach. W miarę jak AI wchodzi w swoją następną fazę, przewaga konkurencyjna będzie sięgać poza architektury i parametry do systemów społecznych i ekonomicznych, które je wspierają. Sieci, które przetrwają, będą tymi, które budują trwałe relacje z ludźmi stojącymi za danymi, a nie tylko większymi modelami trenowanymi na nieprzejrzystych danych. @PerceptronNTWK nie tylko zajmuje się ograniczeniami danych w AI; redefiniuje podstawowy kontrakt ekonomiczny ekosystemu AI, przesuwając go z eksploatacji w stronę współpracy i wyjaśniając, dla kogo ostatecznie zaprojektowana jest gospodarka AI.