O que torna @PerceptronNTWK particularmente atraente é seu diagnóstico preciso da verdadeira restrição enfrentada pela IA hoje. O fator limitante não é mais a arquitetura do modelo ou a capacidade bruta de computação, mas sim dados alinhados ao ser humano. Dados que são contextuais, intencionais e fundamentados no julgamento humano real continuam sendo o recurso mais escasso e mal gerenciado na pilha de IA. O Perceptron aborda esse gargalo no nível estrutural projetando uma rede onde os humanos são participantes de primeira classe, e não entradas invisíveis a montante. Os contribuintes recebem propriedade clara, atribuição mensurável e potencial econômico, substituindo pipelines de dados extrativos e fluxos de trabalho opacos de caixa-preta por um sistema transparente e alinhado aos incentivos. Não se assume dados limpos; É produzido por meio da participação explícita e continuamente refinado por meio de ciclos de retroalimentação. Essa mudança tem implicações mais amplas. Quando uma camada de dados como a Perceptron é combinada com sistemas de inteligência e coordenação de atenção, como @MindoAI, começa a surgir uma economia de IA mais sustentável, onde a contribuição é observável, o valor é quantificável e as recompensas escalam com impacto, e não apenas com acesso ou escalação. No fundo, a IA só pode escalar na medida em que sua relação com os humanos permaneça funcional, justa e preservadora da confiança. Sistemas que ignoram essa relação eventualmente colapsam sob desalinhamento, viés ou retornos decrescentes. A decisão da @PerceptronNTWK de construir essa relação explicitamente, desde o início, não é apenas uma escolha de design, mas um pré-requisito para a escalabilidade de longo prazo da IA.