感知器网络将信任视为一种系统属性，而不是叙述性主张，必须在基础设施层面上有意设计、执行并持续强化。在复杂的人工智能生态系统中，数据来源、模型行为和贡献者激励往往不透明，增长不能依赖于善意或集中权威的假设。它必须基于使可靠性在所有参与者中可观察和可验证的机制。 @PerceptronNTWK 通过一个共享框架来操作化信任，该框架在共同规则下协调贡献者、模型和应用程序，而不是将可信的人工智能视为一个最终状态。通过在全球贡献者网络中分配智能，该网络减少了单点故障，同时增加了问责制：每个贡献都在系统内被上下文化、可追溯和评估，使信任从重复的、可审计的互动中产生，而不是盲目依赖。 这种方法将信任重新框架为基础设施。正如网络依赖共识来建立真相和安全性一样，感知器将信任嵌入到管理数据如何在平台上生成、验证和消费的协议中。结果是一个人工智能环境，在这个环境中，协作可以扩展而不牺牲完整性，社区可以在共享智能的基础上构建，而不必继承来自不透明中介的隐藏风险。 从这个意义上说，@PerceptronNTWK 的论点不仅仅是哲学上的，而是架构上的：增长跟随信任，因为信任减少摩擦，降低协调成本，并使生态系统之间的组合性成为可能。通过使信任成为系统的固有部分，而不是边缘的可选项，感知器将自己定位为必须在不同参与者、激励和用例之间运作的人工智能网络的基础层——在这里，可靠性不是假设的，而是结构上得到保证的。