Điều làm cho @PerceptronNTWK trở nên hấp dẫn đặc biệt là chẩn đoán chính xác về rào cản thực sự mà AI đang phải đối mặt ngày nay. Yếu tố hạn chế không còn là kiến trúc mô hình hay khả năng tính toán thô mà là dữ liệu được định hướng bởi con người. Dữ liệu có ngữ cảnh, có ý định và dựa trên phán đoán thực tế của con người vẫn là nguồn tài nguyên khan hiếm và bị quản lý kém nhất trong hệ sinh thái AI. Perceptron tiếp cận nút thắt này ở cấp độ cấu trúc bằng cách thiết kế một mạng lưới mà ở đó con người là những người tham gia hàng đầu, không phải là những đầu vào vô hình ở phía trên. Những người đóng góp được trao quyền sở hữu rõ ràng, có thể đo lường được và có lợi ích kinh tế, thay thế các quy trình thu thập dữ liệu khai thác và các quy trình làm việc hộp đen không minh bạch bằng một hệ thống minh bạch, có động lực phù hợp. Dữ liệu sạch không được giả định; nó được sản xuất thông qua sự tham gia rõ ràng và liên tục được tinh chỉnh thông qua các vòng phản hồi. Sự chuyển mình này có những tác động rộng hơn. Khi một lớp dữ liệu như Perceptron được kết hợp với các hệ thống điều phối trí tuệ và sự chú ý như @MindoAI, một nền kinh tế AI bền vững hơn bắt đầu xuất hiện, nơi mà sự đóng góp có thể quan sát được, giá trị có thể định lượng được, và phần thưởng tăng theo tác động thay vì chỉ theo quyền truy cập hoặc quy mô. Về bản chất, AI chỉ có thể mở rộng đến mức mà mối quan hệ của nó với con người vẫn giữ được tính chức năng, công bằng và bảo tồn lòng tin. Các hệ thống mà bỏ qua mối quan hệ này cuối cùng sẽ sụp đổ dưới sự không đồng nhất, thiên lệch hoặc lợi nhuận giảm dần. Quyết định của @PerceptronNTWK xây dựng mối quan hệ đó một cách rõ ràng, từ nền tảng lên, không chỉ là một lựa chọn thiết kế mà còn là điều kiện tiên quyết cho khả năng mở rộng AI lâu dài.