很多 Prompt 会直接要求「把指标做到最高」，却没有先说清楚指标代表的真实目标。古德哈特定律把问题拉回一层：一个指标原本只是目标的代理；当组织把指标绑定奖励、排名或控制，参与者就会围绕数字寻找最省力的优化路径，指标与真实目标的联系可能逐渐变弱。
经济学家 Charles Goodhart 在 1970 年代讨论英国货币政策时，观察到统计规律一旦承受控制压力，可能趋于失效。人类学家 Marilyn Strathern 后来把这层意思概括成更常见的一句话：「When a measure becomes a target, it ceases to be a good measure.」所以，写作、学习或做产品分析时，Prompt 应该先问「这个指标替谁说话」，再检查指标上升以后，真实结果有没有一起改善。
这条定律也适合检查 AI 的代理奖励。模型拿到高分，只能说明模型找到了提高评分的路径；模型有没有完成真正的任务，还需要看独立样本、反例和实际结果。指标依然可以用来观察变化，风险集中在单一指标遇到强激励时。把目标、指标和复核方式分开写，数字才不会悄悄替目标做决定。
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