Goodhart's law굿하트의 법칙

Goodhart's law는 어떤 지표가 목표가 되면 그 지표가 더 이상 좋은 지표 역할을 하지 못한다는 원리다.

기사 1편
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Goodhart's law(굿하트의 법칙)는 영국 경제학자 Charles Goodhart가 통화 정책에 관해 제시한 관찰에서 이름을 딴 원리다. 사람이나 시스템이 특정 지표를 목표로 삼아 최적화하면 지표가 원래 측정하려던 대상을 제대로 반영하지 못하게 된다는 뜻이다.

AI 분야에서는 모델이 보상이나 평가 점수를 과제의 의도와 다른 방식으로 끌어올리는 reward hacking, specification gaming 같은 문제를 설명하는 데 쓰인다.

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측정값이 목표가 되면 더는 좋은 측정값이 아니게 된다는 Goodhart's law가 이 문제를 설명합니다.


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