@PerceptronNTWKが特に魅力的なのは、今日AIが直面している真の制約を正確に診断している点です。制約要因はもはやモデルアーキテクチャや生の計算能力ではなく、人間に合わせたデータです。文脈的で意図的かつ人間の判断に基づくデータは、AIスタックの中で最も希少で管理されにくいリソースであり続けています。 Perceptronは、人間が一流の参加者であり、見えない上流入力ではなく、このボトルネックに構造レベルで取り組みます。貢献者には明確な所有権、測定可能な帰属、経済的メリットが与えられ、抽出的なデータパイプラインや不透明なブラックボックスワークフローを透明でインセンティブに合わせたシステムに置き換えられます。クリーンなデータであることは前提ではありません。それは明示的な参加によって生み出され、フィードバックループを通じて継続的に洗練されます。 この変化はより広範な影響を及ぼします。Perceptronのようなデータレイヤーが@MindoAIのような知能や注意調整システムと組み合わさることで、貢献が観察可能で、価値が定量化され、報酬がアクセスやスケールだけでなく影響に応じてスケールする、より持続可能なAI経済が生まれ始めます。 AIの本質は、人間との関係が機能的で公正かつ信頼を維持する範囲でのみスケール可能です。この関係を無視するシステムは、最終的に不整合や偏見、または収穫逓減によって崩壊します。@PerceptronNTWKがその関係を明確に、ゼロから構築する決断は単なる設計の選択ではなく、長期的なAIスケーラビリティの前提条件でもあります。