@PerceptronNTWK 特別引人注目之處在於其對當前 AI 面臨的真正限制的精確診斷。限制因素不再是模型架構或原始計算能力，而是人類對齊的數據。具有上下文、意圖且基於真實人類判斷的數據仍然是 AI 堆疊中最稀缺且管理不善的資源。 Perceptron 從結構層面解決這一瓶頸，設計了一個人類作為一級參與者的網絡，而不是隱形的上游輸入。貢獻者擁有明確的所有權、可衡量的歸屬感和經濟利益，取代了提取性數據管道和不透明的黑箱工作流程，建立了一個透明且與激勵對齊的系統。乾淨的數據不是假設的；它是通過明確的參與產生的，並通過反饋循環不斷精煉。 這一轉變具有更廣泛的意義。當像 Perceptron 這樣的數據層與 @MindoAI 等智能和注意力協調系統相結合時，一個更可持續的 AI 經濟開始出現，這是一個貢獻可觀察、價值可量化，且獎勵隨影響力而擴大，而不僅僅是隨著訪問或規模而擴大。 在其核心，AI 只能在其與人類的關係保持功能性、公平性和信任保護的程度上進行擴展。忽視這種關係的系統最終會因不對齊、偏見或收益遞減而崩潰。@PerceptronNTWK 明確從基礎上建立這種關係的決定，不僅僅是一種設計選擇，而是長期 AI 可擴展性的前提。