ここで図4.1で「MPI-」と示されているマックスプランク研究所のモデル2つは、気候感度ECSがほぼ3になっているが、これは3になるように雲などのパラメーターをチューニング（調整）した結果である。

MauritsenとRoeckner（2020）は、彼らのマックス・プランク研究所（MPI）気候モデルについて次のように述べています（強調は原文のまま）：

「私たちは、MPI-ESM1.2全球気候モデルを近代に計測された温暖化に一致させるためにチューニングした方法を文書化しました。この取り組みは明らかに成功しました。歴史的に起きた順序を考慮すると、この調整は、事実上、エアロゾルによる強制力を調整する代わりに、雲のフィードバックを操作してECSを約3Kという目標に合わせることで、過去の気温上昇を説明する、という選択でした。」

要するに、MPIのモデル開発者はECS値を3℃に設定し、その後、意図した結果に一致するように雲のパラメーター化を調整しました。

このように、気候感度はチューニングされてしまうので、モデルで気候感度を計算するという手順自体に疑問が生じる。このため、IPCCはモデル計算の結果だけでECSを推計することを止めた。

モデルのチューニングに関する懸念と雲のパラメータへの高い依存性を考慮し、AR6（2021）は気候感度の評価において気候モデルシミュレーションに依存せず、データ駆動型手法を採用しました。

ここでIPCCが採用したデータ駆動型手法とは、地質学的な古気候の気温推計データと、近代になってからの歴史的な気温観測データを、気候モデルの結果と組み合わせてECSを推計するというもので、結果はECSの最良推定値として3.1°C（可能性の高い範囲：2.6–3.9°C）とされた。