Maxkit: 古德哈特定律 Goodhart's Law

Goodhart's Law 是以 Charles Goodhart 命名的，在 1975 年，由於英國貨幣政策，他提出了：當壓力施加於某個統計指標，進行控制時，將會失去任何觀測得到的統計恆性。

在一個獎懲系統中，為了得到最後的結果，將會作出獲得最多獎勵的行為。也就是在有已知量化標準的表現衡量體系中，員工會嘗試最初獲得最多獎勵的行為，但該行為不一定會實現利潤最大化。

Jón Danı́elsson 用另一句話描述：當用於決策之上，任何的統計關係都會分崩離析。當用於管制之上時，任何的風險模型都會分崩離析。

古德哈特定律：「當一項指標被設定為要達成的目標時，這項指標就無法成為一個好的指標。」"When a measure becomes a target, it ceases to be a good measure.)"

這個規則是在警告，一個量度的評估標準或指標，最後將會被濫用，而失去原本的功能。

如果單以「送貨量」衡量配送員的工作績效，會讓到貨時間縮短，但也可能會發生客戶滿意度下降，或是車禍，配送員代簽等等問題。

為提升治安情況，指標訂立是觀察每月、每年每一個分局的破案率，如分局的破案率不佳，則分局長就調離現職。各分局為追求破案率，就可能會發生吃案的情況。用各種方式引導減少報案數量，自然就能提升破案率。

為提升客服人員效率，薪資由固定制改為績效制，以接電話處理案件的數量作為發新標準。客服人員會為了績效，對客戶更不耐煩，或是快速地掛斷電話，雖然案件處理量增加，但服務品質卻下降了。

量化的量測指標是不可避免的，以科學的角度來看，事件需要客觀的量測指標，才能依照這個標準，得到真正的事件發生指數。像新冠肺炎，統一以 CT 值，來作為傳染力（確診）的標準，但在精確度要求不高的情況下，一般以快篩作為量測的標準。不同的量測方式，因為誤差出錯的比例也不同。

Goodhart's Law 在討論的就是量測指標，跟最後的誤差結果。每一種量測指標，會有不同的誤差，在牽涉的量測人類的行為標準上，誤差不同於科學量測的誤差不大會改變，會因為人類的行為改變，而讓原本的量測標準誤差改變而失準。

解決的方式，就是不要使用單一量測指標，要採用多重指標。在多重觀測指標的交互影響下，讓偏差值降到最低。

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