[1] En el discurso moderno, la paradoja fue establecida por John M. Dutton y William H. Starbuck como "a medida que el modelo de un sistema complejo se hace más completo, se vuelve menos entendible.
[2] De forma alterna, a medida que un modelo se hace más realista, también se hace más difícil entender el proceso del mundo real que éste representa" (Computer Simulation of human Behaviour, 1971).
Esta paradoja puede ser usada por investigadores para explicar por qué no se han creado modelos completos del cerebro humano y éstos indudablemente seguirán siendo difíciles en los años venideros.
Esta misma paradoja fue observada anteriormente, en una cita de Paul Valéry, "Todo lo sencillo es falso.
(Notre destin et les lettres, 1937) Así mismo, este tema ha sido discutido por Richard Levins en su ensayo clásico "La estrategia de construcción de modelos en la biología de poblaciones", en el que declara que los modelos complejos tienen 'demasiados parámetros por medir, lo cual lleva a soluciones analíticamente insolubles que podrían superar la capacidad de nuestras computadoras, y cuyos resultados no tendrían ningún significado para nosotros incluso si pudieran ser solucionados'.