Punctul de inflexiune actual în AI nu este definit de câștiguri incrementale în dimensiunea modelului sau în capacitatea de calcul, ci de o constrângere structurală mai profundă: epuizarea datelor fiabile, de înaltă calitate și conforme cu drepturile. Nu este o problemă de scară, ci de integritate și aliniere. O mare parte din pipeline-ul AI de astăzi se bazează pe seturi de date extrase, cu proprietate ambiguă, proveniență slabă și stimulente nealiniate, unde efortul uman stă la baza performanței modelului, în timp ce valoarea se acumulează disproporționat către platformele centralizate. Pe măsură ce sistemele AI se maturizează, acest dezechilibru devine atât o responsabilitate etică, cât și un blocaj economic. @PerceptronNTWK rezultă din recunoașterea faptului că stratul de date însuși trebuie reproiectat. În loc să trateze datele ca pe o resursă extractivă, Perceptron le reformulează ca o clasă de active participative. Contribuitorii umani nu mai sunt intrări invizibile, ci sunt părți interesate explicite, compensate prin proprietate, atribuire și potențial de câștig pe termen lung legat de valoarea generată de datele lor. În centrul acestui model se află o separare clară între calitatea datelor, drepturile asupra datelor și distribuția valorii. Contribuțiile sunt curate de oameni, drepturile sunt protejate prin design și sunt stimulate transparent încă de la început. Aceasta creează o sursă de date care nu este doar robustă din punct de vedere legal, ci și aliniată structural cu interesele celor care le produc, o cerință esențială pentru sistemele AI care funcționează la scară largă în medii reale. Pe măsură ce AI intră în următoarea fază, avantajul competitiv se va extinde dincolo de arhitecturi și parametri, la sistemele sociale și economice care le susțin. Rețelele care rezistă vor fi cele care construiesc relații durabile cu oamenii din spatele datelor, nu doar modele mai mari antrenate pe intrări opace. @PerceptronNTWK nu este doar să abordeze constrângerile de date ale AI; redefinește contractul economic de bază al ecosistemului AI, îl mută de la extracție la colaborare și clarifică pe cine este destinată în cele din urmă economia AI.