굿하트의 법칙
The Goodhart’s Law on Wikipedia
관측된 통계적 규칙성은 그것을 조종할 목적으로 개입할 경우 사라져버리는 경향이 있다.
찰스 굿하트
종종 이렇게도 인용되고는 한다 :
지표가 목표가 되면, 더 이상 좋은 지표가 아니게 된다.
마릴린 스트래던
이 법칙에 따르면 지표를 기반으로 한 최적화는 측정된 결과 자체의 평가 절하로 이어진다. 과도하게 선정된 표본 지표(핵심 성과 지표)를 무작정 처리 결과에 적용하는 것은 왜곡된 효과를 낳는다. 사람들은 행위로 인한 전체적인 결과에 주목하는 대신, 특정 수치를 만족시키기 위해 시스템을 “게임화”함으로써 국소적으로만 최적화하는 경향이 있다.
실제 사례 :
- Assert가 없는 테스트는 코드 커버리지는 높지만, 잘 테스트된 소프트웨어의 작성이라는 목적을 벗어난다.
- 작성한 라인 수로 개발자 퍼포먼스를 측정할 경우, 코드베이스는 받아들일 수 없는 수준으로 불어난다.