O que torna @PerceptronNTWK particularmente atraente é o seu diagnóstico preciso da verdadeira limitação que a IA enfrenta hoje. O fator limitante não é mais a arquitetura do modelo ou a capacidade de computação bruta, mas sim dados alinhados com humanos. Dados que são contextuais, intencionais e fundamentados no julgamento humano real continuam a ser o recurso mais escasso e mal gerido na pilha de IA. A Perceptron aborda este gargalo a nível estrutural, projetando uma rede onde os humanos são participantes de primeira classe, e não entradas invisíveis a montante. Os contribuintes recebem uma clara propriedade, atribuição mensurável e benefícios econômicos, substituindo pipelines de dados extrativos e fluxos de trabalho opacos de caixa preta por um sistema transparente e alinhado a incentivos. Dados limpos não são assumidos; são produzidos através de participação explícita e continuamente refinados através de ciclos de feedback. Esta mudança tem implicações mais amplas. Quando uma camada de dados como a Perceptron é acoplada a sistemas de coordenação de inteligência e atenção, como o @MindoAI, uma economia de IA mais sustentável começa a emergir, onde a contribuição é observável, o valor é quantificável e as recompensas escalam com o impacto, em vez de apenas com o acesso ou a escala. No seu cerne, a IA só pode escalar na medida em que sua relação com os humanos permaneça funcional, justa e preservadora da confiança. Sistemas que ignoram essa relação eventualmente colapsam sob desalinhamento, viés ou retornos decrescentes. A decisão da @PerceptronNTWK de construir essa relação explicitamente, desde o início, não é apenas uma escolha de design, mas sim um pré-requisito para a escalabilidade da IA a longo prazo.