SYSTEM ATLASЗагрузка материала

Закон Гудхарта в ML

Goodharts Law in ML

Оптимизация единственной метрики может ухудшить реальное поведение модели.

Пример от @Vibeclakr

Пример при разработке

Команда оптимизирует модель только по кликам, и она начинает показывать провокационные заголовки. Метрика растёт, но реальная ценность продукта ухудшается.

Это редакционный пример применения, а не часть определения или доказательство концепции.

Механизм действия

Сначала проверяют, есть ли исходное условие из определения. Затем смотрят, как оно влияет на условия, ограничения, взаимодействия и наблюдаемые последствия. Если эту связь не удаётся наблюдать, принцип не стоит использовать как готовое объяснение.

Пример в работе

Нерабочий подход

Сразу приклеить к ситуации название принципа и выбрать решение, не проверив его условия и границы применимости.

Системный подход

Сначала описать конкретную ситуацию, затем проверить условия принципа и только после этого выбирать действие. После изменения сравнить ожидаемый результат с фактическим.

Ограничения

«Закон Гудхарта в ML» объясняет только часть происходящего в области «Машинное обучение». Сам принцип не говорит, насколько сильным будет эффект в вашем случае, и не заменяет измерения. При другом масштабе, среде или временном горизонте результат может отличаться.

Источник

David Manheim; Scott Garrabrant, “Categorizing Variants of Goodhart’s Law”, 2019.

Первоисточник