これが非常に面白いところです。AI実験室が成績を発表するとき：「見てください、これが私たちの突破を十分に証明しています」。しかし、期待通りの結果ではなかった場合？すぐに口調を変えて：「ベンチマークテストは本当の知能レベルを測定できません」。

選択的にデータを信じる、この手法はテクノロジー界で何度も成功しています。問題は、成功の尺度としてベンチマークを同時に使いながら、失敗したときにはベンチマークの有効性を否定することです。ベンチマークに意味があるかないか、どちらかにすべきです。

この態度は、業界内の一つの現象を反映しています：データが自分に有利なときは鉄の証拠となり、データが不利なときはテスト自体の合理性を疑い始める。真の実力のあるプロジェクトは結果に対して冷静な認識を持つべきです——勝てば誇らず、負ければ責任を転嫁しない。