Ini sangat menarik. Saat laboratorium AI mengumumkan hasilnya: 'Lihat, ini membuktikan terobosan kita.' Tapi hasilnya tidak sesuai harapan? Segera berbalik: 'Pengujian benchmark sama sekali tidak bisa mengukur tingkat kecerdasan yang sesungguhnya.'

Mempercayai data secara selektif, trik ini sering digunakan di dunia teknologi. Masalahnya adalah, kamu tidak bisa sekaligus menggunakan benchmark sebagai ukuran keberhasilan dan saat gagal, mengatakan benchmark tidak valid. Entah benchmark itu bermakna, atau jangan membawanya-bawanya.

Sikap ini mencerminkan fenomena di industri: ketika data mendukungmu, itu adalah bukti mati; jika data tidak mendukung, mulai meragukan keabsahan pengujian itu sendiri. Proyek yang benar-benar kuat harus memiliki pemahaman yang jernih tentang hasilnya—menang tidak perlu dibanggakan, kalah tidak perlu disalahkan.