当前人工智能的拐点并不是由模型规模或计算吞吐量的增量提升所定义，而是由更深层次的结构性约束所决定，即可靠、高质量和合规数据的枯竭。 这不是一个规模问题，而是一个完整性和对齐的问题。如今的许多人工智能管道依赖于拥有模糊所有权、弱来源和不对齐激励的抓取数据集，其中人类努力支撑着模型性能，而价值则不成比例地流向集中平台。随着人工智能系统的成熟，这种不平衡不仅成为伦理负担，也成为经济瓶颈。 @PerceptronNTWK 认识到数据层本身必须重新设计。Perceptron不再将数据视为一种提取资源，而是将其重新框定为一种参与性资产类别。人类贡献者不再是隐形输入，而是明确的利益相关者，他们通过所有权、归属和与其数据产生的价值相关的长期收益获得补偿。 这一模型的核心是数据质量、数据权利和价值分配之间的清晰分离。贡献是由人类策划的，设计上安全权利，并从一开始就透明激励。这创造了一种不仅在法律上稳健，而且在结构上与生产数据的人的利益对齐的数据供应，这是人工智能系统在现实世界环境中大规模运行的基本要求。 随着人工智能进入下一个阶段，竞争优势将超越架构和参数，延伸到支撑它们的社会和经济系统。那些能够与数据背后的人类建立持久关系的网络将会持续存在，而不仅仅是基于不透明输入训练的更大模型。 @PerceptronNTWK 不是简单地解决人工智能的数据限制；它正在重新定义人工智能生态系统的基本经济契约，将其从提取转变为合作，并明确人工智能经济最终是为谁服务。