To, co czyni @PerceptronNTWK szczególnie przekonującym, to jego precyzyjna diagnoza rzeczywistego ograniczenia, przed którym stoi AI dzisiaj. Ograniczającym czynnikiem nie jest już architektura modelu ani surowa moc obliczeniowa, lecz dane dostosowane do ludzi. Dane, które są kontekstowe, intencjonalne i oparte na rzeczywistej ludzkiej ocenie, pozostają najrzadszym i najgorzej zarządzanym zasobem w stosie AI. Perceptron podchodzi do tego wąskiego gardła na poziomie strukturalnym, projektując sieć, w której ludzie są uczestnikami pierwszej klasy, a nie niewidocznymi wejściami upstream. Uczestnicy otrzymują wyraźne prawo własności, mierzalną atrybucję i korzyści ekonomiczne, zastępując wydobywcze rurociągi danych i nieprzejrzyste procesy czarnej skrzynki przejrzystym, zharmonizowanym systemem. Czyste dane nie są zakładane; są produkowane poprzez wyraźny udział i ciągle udoskonalane dzięki pętlom informacji zwrotnej. Ta zmiana ma szersze implikacje. Kiedy warstwa danych, taka jak Perceptron, jest połączona z systemami koordynacji inteligencji i uwagi, takimi jak @MindoAI, zaczyna się pojawiać bardziej zrównoważona gospodarka AI, w której wkład jest widoczny, wartość jest mierzalna, a nagrody rosną w zależności od wpływu, a nie tylko dostępu czy skali. W swojej istocie AI może się rozwijać tylko w takim stopniu, w jakim jego relacja z ludźmi pozostaje funkcjonalna, sprawiedliwa i zachowująca zaufanie. Systemy, które ignorują tę relację, ostatecznie się załamują z powodu niezgodności, stronniczości lub malejących zwrotów. Decyzja @PerceptronNTWK o budowaniu tej relacji w sposób jawny, od podstaw, nie jest tylko wyborem projektowym, lecz warunkiem wstępnym dla długoterminowej skalowalności AI.