Điểm chuẩn là kết quả, nguyên nhân thất bại mới là quá trình. Berkeley AI lần này nhấn mạnh việc phân tích thất bại lâu dài thành các mô hình chẩn đoán có thể, xem như đã mở ra một hướng đánh giá cho trí tuệ nhân tạo ngày càng chi tiết hơn.

Nghiên cứu của Berkeley AI và quan điểm của Dawn Song nhấn mạnh rằng khi đánh giá trí tuệ nhân tạo, cần tập trung vào nguyên nhân cụ thể của thất bại trong việc hiểu thay vì chỉ dựa vào điểm chuẩn. Nên phân tích thất bại lâu dài thành các mô hình có thể chẩn đoán để định vị và phân tích chính xác hơn nơi và lý do tại sao trí tuệ nhân tạo thất bại. Bản gốc không cung cấp thông tin về các tiêu chuẩn cụ thể, chi tiết phân tích hoặc phân loại các mô hình thất bại.