Ce qui rend @PerceptronNTWK particulièrement convaincant, c'est son diagnostic précis de la véritable contrainte à laquelle l'IA est confrontée aujourd'hui. Le facteur limitant n'est plus l'architecture du modèle ou la capacité de calcul brute, mais les données alignées sur l'humain. Les données qui sont contextuelles, intentionnelles et ancrées dans un jugement humain réel restent la ressource la plus rare et la plus mal gérée dans la pile de l'IA. Perceptron aborde ce goulot d'étranglement au niveau structurel en concevant un réseau où les humains sont des participants de premier plan, et non des intrants invisibles en amont. Les contributeurs se voient attribuer une propriété claire, une attribution mesurable et un potentiel économique, remplaçant les pipelines de données extractifs et les flux de travail opaques par un système transparent et aligné sur les incitations. Les données propres ne sont pas supposées ; elles sont produites par une participation explicite et continuellement affinées par des boucles de rétroaction. Ce changement a des implications plus larges. Lorsqu'une couche de données comme Perceptron est couplée avec des systèmes de coordination d'intelligence et d'attention tels que @MindoAI, une économie de l'IA plus durable commence à émerger, une où la contribution est observable, la valeur est quantifiable et les récompenses évoluent avec l'impact plutôt qu'avec l'accès ou l'échelle seule. Au fond, l'IA ne peut se développer que dans la mesure où sa relation avec les humains reste fonctionnelle, équitable et préservant la confiance. Les systèmes qui ignorent cette relation finissent par s'effondrer sous le désalignement, le biais ou les rendements décroissants. La décision de @PerceptronNTWK de construire cette relation de manière explicite, dès le départ, n'est pas seulement un choix de conception, c'est une condition préalable à la scalabilité à long terme de l'IA.