Ceea ce face @PerceptronNTWK deosebit de convingătoare este diagnosticul său precis al realelor constrângeri cu care se confruntă AI-ul astăzi. Factorul limitativ nu mai este arhitectura modelului sau capacitatea brută de calcul, ci datele aliniate de om. Datele contextuale, intenționate și bazate pe judecata umană reală rămân cele mai rare și mai prost gestionate resurse din stack-ul AI. Perceptron abordează acest blocaj la nivel structural prin proiectarea unei rețele în care oamenii sunt participanți de primă clasă, nu intrări invizibile în amonte. Contribuitorii primesc proprietate clară, atribuire măsurabilă și potențial economic, înlocuind fluxurile de date extractive și fluxurile de lucru opace din cutia neagră cu un sistem transparent, aliniat stimulentelor. Datele curate nu sunt presupuse; este produs prin participare explicită și rafinat continuu prin bucle de feedback. Această schimbare are implicații mai largi. Când un strat de date precum Perceptron este cuplat cu sisteme de coordonare a inteligenței și atenției, cum ar fi @MindoAI, începe să apară o economie AI mai sustenabilă, una în care contribuția este observabilă, valoarea este cuantificabilă și recompensele scalează cu impact, nu doar cu acces sau scalare. În esență, inteligența artificială poate scala doar în măsura în care relația sa cu oamenii rămâne funcțională, echitabilă și care păstrează încrederea. Sistemele care ignoră această relație se prăbușesc în cele din urmă din cauza alinierii greșite, a părtinirii sau a unor randamente descrescătoare. Decizia lui @PerceptronNTWK de a construi această relație explicit, de la zero, nu este doar o alegere de design, ci o condiție prealabilă pentru scalabilitatea AI pe termen lung.