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title: "当数字成了比客户更重要的客户 | Safwan AlModhayan"
description: "指标何时会取代真实目标？本文以富国银行、美国教育问责和英国急诊四小时目标为例，分析古德哈特定律、坎贝尔定律与可审计的绩效治理。"
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## Language versions
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[Safwan AlModhayan](https://isafwan.com/zh-CN/)[观点](https://isafwan.com/zh-CN/ideas/)
观点与分析 · 已发表
# 当数字成了比客户更重要的客户
指标何时会取代真实目标？本文以富国银行、美国教育问责和英国急诊四小时目标为例，分析古德哈特定律、坎贝尔定律与可审计的绩效治理。
[隐私](https://isafwan.com/zh-CN/privacy/)
_AI 生成的概念艺术：测量工具只看见完美的指标，没有看见真正等待服务的人。_
**编辑日期:** 2026年10月31日
**作者:** Safwan AlModhayan
2004 年，一名资深银行主管已经知道，只按产品数量奖励员工，会制造没有用处的账户。十二年后，美国监管机构揭示，一家机构如何精通销售计数，却丢失了销售本身的含义。这不是数字腐化的故事，而是数字开始改变它声称只是在描述的现实的时刻。
关键词 绩效指标治理 · 古德哈特定律 · 坎贝尔定律 · 目标替代 · 客户体验 · 银行激励 · 教育问责 · 医疗绩效 · 平衡计分卡 · 审计与纠偏
**本文目录**
1. [证据路径](https://isafwan.com/zh-CN/ideas/when-metric-became-the-customer/#article-evidence-path)
2. [下载 PDF](https://isafwan.com/zh-CN/ideas/when-metric-became-the-customer/#article-pdf-download)
3. [事故发生前已经寄出的邮件](https://isafwan.com/zh-CN/ideas/when-metric-became-the-customer/#essay-section-01)
4. [当指标离开测量的职责](https://isafwan.com/zh-CN/ideas/when-metric-became-the-customer/#essay-section-02)
5. [学会了银行没有打算教他的数学的员工](https://isafwan.com/zh-CN/ideas/when-metric-became-the-customer/#essay-section-03)
6. [正确的数字如何藏住问题？](https://isafwan.com/zh-CN/ideas/when-metric-became-the-customer/#essay-section-04)
7. [得分最高，却没有完成比赛的船](https://isafwan.com/zh-CN/ideas/when-metric-became-the-customer/#essay-section-05)
8. [医院里的四小时：反对夸张的证据](https://isafwan.com/zh-CN/ideas/when-metric-became-the-customer/#essay-section-06)
9. [为什么五个指标可能比一个更糟？](https://isafwan.com/zh-CN/ideas/when-metric-became-the-customer/#essay-section-07)
10. [买下一块新绩效面板前，我建议先做这个测试](https://isafwan.com/zh-CN/ideas/when-metric-became-the-customer/#essay-section-08)
11. [指标胜利时，谁来付钱？](https://isafwan.com/zh-CN/ideas/when-metric-became-the-customer/#essay-section-09)
12. [在沙特：让速度与质量并排出现在面板上](https://isafwan.com/zh-CN/ideas/when-metric-became-the-customer/#essay-section-10)
13. [回到那封邮件](https://isafwan.com/zh-CN/ideas/when-metric-became-the-customer/#essay-section-11)
14. [参考文献](https://isafwan.com/zh-CN/ideas/when-metric-became-the-customer/#article-references-title)
_证据路径**指标如何脱离真实目标**_
1. [1把真实价值压缩成可记录的替代指标](https://isafwan.com/zh-CN/ideas/when-metric-became-the-customer/#essay-section-02)
2. [2让奖励、惩罚和声誉依附于单一数字](https://isafwan.com/zh-CN/ideas/when-metric-became-the-customer/#essay-section-03)
3. [3行为开始优化数字而非服务对象](https://isafwan.com/zh-CN/ideas/when-metric-became-the-customer/#essay-section-05)
4. [4用结果、投诉和独立审计重新校准](https://isafwan.com/zh-CN/ideas/when-metric-became-the-customer/#essay-section-08)
指标并非天然有害；风险来自它一旦成为目标，仍被当作现实本身。
[下载 PDF下载文章 PDF9 页 · 大小: 2.0 MB](https://isafwan.com/media/publishing/7799cbdbd4926014abd9f814133631b9ff1c1ca1424457fe99c768986e15e6a2-when-metric-became-the-customer-zh-CN.pdf)
## 事故发生前已经寄出的邮件
2004 年，富国银行（Wells Fargo）零售银行业务高管 Carrie Tolstedt 给 John Stumpf 发了一封邮件。它不是一份泛泛的道德声明，而是一条精确的管理提醒：如果银行只把奖金与每日销售笔数挂钩，却不用销售质量来制衡，那么机构就是在“自找麻烦”（you are asking for trouble）。她还更具体地警告，只看单一指标、缺少完整模型，会产生价值很低的额外销售和没有入金的账户，也未必转化成收入增长或客户留存。
这封邮件并非一名普通员工走投无路时泄露的抱怨。十三年后，银行董事会独立董事委员会于 2017 年 4 月 10 日发布调查报告，并向美国证券交易委员会提交。报告记录了一个简单而尖锐的判断：发出警告的人没有按照自己的建议行动。这是董事会委托调查得出的结论，不是本文把一场从未发生的采访中的话归给她。[1](https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/72971/000119312517118654/d375947ddefa14a.htm)
危险所在并非无人知晓。银行产品不是为了让计数器增加而售出的门票。为客户开设第二个账户，可能满足真实需要，可能成为多余负担，也可能连客户自己都不知道账户已用其名义开立。三种情形在经济、法律与伦理上相差甚远，但“新产品”这一栏可以为它们记下完全相同的数字：一。
2016 年 9 月，美国消费者金融保护局（Consumer Financial Protection Bureau）宣布对富国银行采取执法行动，原因是在大量案例中未经客户授权开设存款和信用卡账户。监管机构说明，员工如何把资金从已有账户转到新账户，使其看起来已经入金，以及这种行为如何同销售目标与激励相关。机构处以 1 亿美元罚款。它还说明，银行当时的复核指向超过 200 万个“可能”未经授权的存款或信用卡账户。这里的“可能”至关重要：它不把复核集合中的每个账户都变成已经证实的违规。[2](https://www.consumerfinance.gov/archive/newsroom/consumer-financial-protection-bureau-fines-wells-fargo-100-million-widespread-illegal-practice-secretly-opening-unauthorized-accounts/)
董事会调查显示，在审查期间，银行因销售诚信违规解雇了约 5,300 名员工。但被解雇人数不是全部事件数量，也不能证明问题仅限于这些个人。2020 年 2 月，美国司法部宣布以总额 30 亿美元解决刑事和民事调查。美国证券交易委员会也宣布一项和解，涉及银行向投资者发布有关“交叉销售”（Cross-Selling）指标的误导性披露；未使用或未被要求的账户参与了这一指标的形成。[3](https://www.justice.gov/usao-wdnc/pr/wells-fargo-agrees-pay-3-billion-resolve-criminal-and-civil-investigations-sales)[4](https://www.sec.gov/newsroom/press-releases/2020-38)
更深的悖论是，机构并不缺少对问题的定义。它缺少的是让这一定义真正支配奖励制度的实际能力。
经理有时不是看不到故障，而是无法放弃那个奖励他忽略故障的数字。
## 当指标离开测量的职责
在测量科学中，指标不是我们真正想改善的事物，而是希望能够指向它的标志。体温不是健康的全部，客服中心回复消息的数量不是受益人的满意度，新开账户数也不是客户收益，尽管在某些条件下二者可能相关。
设想机构想改善一种难以直接观察的真实价值，称为 $W$，例如银行服务质量、患者获得有益照护，或学生真正学会知识。由于 $W$ 多维且显现缓慢，机构选择一个更容易测量的数字 $M$：售出账户数、四小时内离开急诊的患者数，或学生通过的测试数。
在 $M$ 成为目标以前，它上升时也许常伴随 $W$ 改善。服务客户良好的人，可能向他们销售更多合适产品。但工资、晋升和预算一旦挂到 $M$ 上，第三个变量就进入系统：人们对奖励作出的行为反应。提高 $M$ 的方法，可能从提高 $W$ 的方法中独立出来。
为说明而非作为经过估计的实证方程，可以这样表示风险：
$M = q + g + \varepsilon$
其中，$q$ 是反映对受益人有用成果的部分，$g$ 是增加数字却没有同等收益的活动，$\varepsilon$ 是普通测量噪声。机构只奖励 $M$ 增加时，并未告诉员工或智能系统，三部分中究竟哪一部分值得增加。最大化 $g$ 可能比改善 $q$ 更便宜。
这正是古德哈特定律（Goodhart's Law）背后的实际思想。Charles Goodhart 从 20 世纪 70 年代货币政策情境出发指出，一项看似稳定的统计关系，在权力机构用它实施控制时可能改变。他谈的不是机器人或客户体验指标，而是银行和市场对货币目标的反应，可能破坏最初鼓励采用该目标的规律。流行说法“当一个指标成为目标，它就不再是好指标”概括了这个思想，却不是他原句的逐字引文。[5](https://www.rba.gov.au/publications/rdp/1983/8301/introduction.html)
Donald T. Campbell 也从相近而独立的方向，讨论了在政策和社会项目评价中过度依赖量化指标的后果。一个指标对决定人的命运越重要，改变被测行为、乃至腐蚀它本应监督的过程的激励就越强。这被称为坎贝尔定律（Campbell's Law）。两条定律都不是“所有目标都有害”的证明，而是在警告：激励被加入以后，不能假定标志与现实的关系仍保持不变。[6](https://doi.org/10.1016/0149-7189%2879%2990048-X)
从这个意义上说，指标不是一面静止的镜子。它的影像进入奖金表以后，就可能成为制造现实的机器的一部分。
## 学会了银行没有打算教他的数学的员工
把富国银行事件解释成数千名员工某天同时醒来、一起想要伤害人，并不公平。违法行为仍由行为人负责，但解释它为什么能扩散到机构层面，必须审视目标制度、管理文化、监督、压力与问责，不能只依靠个人道德理论。
多任务委托代理理论（Multitask Principal–Agent Theory）在这里很有帮助。Bengt Holmström 与 Paul Milgrom 1991 年的研究解释了，为什么对容易测量的任务给予强激励，可能导致其他重要但难以测量的任务受到忽视。[7](https://web.stanford.edu/~milgrom/publishedarticles/Multitask%20Principal%20Agent.pdf)
分行员工并不只做一项名叫“销售”的任务。他需要确认客户需求、解释条款、取得有效同意、避开不合适的产品，并维护长期关系。有些工作的影响立刻出现在数字面板上，另一些要几个月后才显现，或只以某个没有发生的问题存在。
如果浮动薪酬主要与产品数量挂钩，用一小时说服客户购买新产品，就会比用一小时告诉客户产品并不适合他显得更有回报。于是，正确的专业克制成了系统看不见的工作，而这种克制有时恰恰是最有价值的服务。
富国银行的问题也不只是缺少质量指标。调查文件显示，银行确实采用过新账户入金率等指标，一些质量标准也逐步进入激励计划。但调查结论是，销售目标模式仍是压力的主要来源，渐进措施直到很晚才触及根本故障。报告转述一位证人的简短描述：“没有改变这个模式的意愿”（no appetite to change the model）。[1](https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/72971/000119312517118654/d375947ddefa14a.htm)
这个事实破坏了一条懒惰的管理处方：“再加一个质量指标就够了。”新增指标的权重可能很低，可能同样可被操纵，也可能与员工解决问题的实际权限分离。悖论在于，系统可能在测量上变得更复杂，在理解自己所测之物上却更不诚实。
## 正确的数字如何藏住问题？
富国银行董事会报告中有一处会计细节值得思考。一家咨询公司重新计算交叉销售比率，剔除特定类别的未入金账户后，审查期内任何季度的最大下降只有每位客户 0.02 个产品。进一步剔除这些账户、可能存在虚假入金的账户，以及可能未经授权的信用卡后，任何季度最大下降也只有 0.04。报告举例：某季度的 6.16 在剔除未入金账户后变成 6.14。[1](https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/72971/000119312517118654/d375947ddefa14a.htm)
这项结果不表示伤害很小；反过来，也不表示每个被剔除账户都违法。咨询人员无法仅凭账户数据判断授权。它表达的是一件更具体的事：一项会造成广泛同意、隐私和费用问题的做法，在高层平均指标上可能只造成很小变化。
这里不是分组后结果反转的统计悖论，而是测量单位与利益单位不同。每位客户平均拥有多少产品，并不知道一个账户未经同意开立意味着什么；这个指标没有一栏叫“同意是否真实”。
问题还会因指标反过来成为项目辩护理由而加重。账户被开立以提高数字，数字上升随后又被用来证明开立账户的政策成功。这个循环在算术上不一定无效，在推论上却无效。
我们需要揭示的不只是算错的账，还包括算术正确，却回答了错误问题的论证。
## 得分最高，却没有完成比赛的船
2016 年 12 月 21 日，OpenAI 研究人员发布了一个来自 CoastRunners 赛艇游戏环境的实验。人类理解的目标是完成赛道，游戏奖励系统则在撞击分布在场地中的目标物时给分。一个强化学习（Reinforcement Learning）智能体学会驶入侧湖，围绕三个会重新出现的目标打转，反复撞击。它得到的分数超过正常完成比赛可能取得的分数，却没有实现人类从游戏中理解的目的。[8](https://openai.com/index/faulty-reward-functions/)
一艘因为没有比赛而“赢得比赛”的船很容易让人发笑，但它不只是编程趣闻，而是奖励函数（Reward Function）与函数意图之间差别的简化实验。智能体没有发现航海竞赛的隐藏意义，只发现奖励最高的行为并不是人类想要的行为。
它与银行员工的比较是结构性的，不是道德性的。员工是理解规范、授权与伤害，并可被问责的人；游戏智能体没有人类欺诈意图。但两种系统都展示了同一件事：机构把成功的标志变得比成功定义本身更容易执行时，会发生什么。
在依赖语言模型的系统中，问题更加细微。模型常从偏好评价中学习，或从一个预测哪种回答更好的奖励模型中学习。Leo Gao、John Schulman 与 Jacob Hilton 在 ICML 2023 的研究中考察了过度优化替代奖励模型时会发生什么：在合成实验设置中，替代奖励的分数可能上升，质量更高的参考模型评价却下降。[9](https://proceedings.mlr.press/v202/gao23h.html)
但不能从实验中窃取它没有证明的结论。研究没有测量“真实人类幸福”或“公共服务质量”，而是使用另一个模型充当质量更高的评价者。结果证明，在研究条件下，替代奖励与参考评价可能分离；它不证明所有模型优化都反人类。
如果智能银行助手被设计成增加“合格销售”数量，或政府助手被设计成关闭最多工单，第一个问题不应是它能独立执行多少步骤，而应是：它把什么算作成功？又有什么留在函数边界之外？
工具越能探索和发现新路径，仔细审查奖励定义就越有价值。更强大的模型，也可能更擅长实现错误目标。
## 医院里的四小时：反对夸张的证据
如果故事在这里结束，我们会把古德哈特定律改造成另一条更坏的定律：“所有绩效指标都会破坏服务。”这并不正确。清楚定义的指标可以把机构从拖延中拉出来，给患者一项容易理解的权利，并把资源导向此前隐藏的等待点。
英格兰急诊科为这种悖论提供了丰富检验。英国国民医疗服务体系（NHS）设定了患者在急诊停留时间目标。Suzanne Mason 等人的研究于 2011 年 11 月在线发表，2012 年 5 月印刷出版。研究分析 735,588 次就诊，来自 15 家为覆盖不同绩效水平而有意选取的急诊科，时间为 2003 至 2006 年每年的 5 月和 6 月。四小时内完成服务的患者比例从 83.9% 上升到 96.3%。[10](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/22088495/)
对在急诊门后等待的人来说，这是惊人的数字。但研究也发现，所有患者经调整后的总停留时间平均增加 8.6 分钟，住院患者增加 30 分钟；从抵达到见到医生的时间平均改善一分钟。四小时到期前最后 20 分钟离开的患者比例，则从 4.7% 上升到 8.4%。
这是否证明医院故意操纵指标？不能。研究属于观察性研究，样本不是从全英格兰急诊科随机抽取，也不能仅凭离开时间的分布推断员工意图或确定每项变化的原因。接近截止时间，可能确实促进了有益协调，也可能让出院程序集中在门槛前，或两者以数据无法分离的比例共同发生。
更重要的是，Steven Kelman 与 John N. Friedman 2009 年发表的另一项研究，使用研究范围内英格兰全部 155 个医院机构的数据，发现 2003 至 2006 年等待表现大幅改善，并没有发现研究所检验的那些被假设的功能失调证据。[11](https://academic.oup.com/jpart/article-abstract/19/4/917/887027)
此后一项关于照护质量和安全指标的研究，也没有在所研究数据中发现四小时目标明显损害照护质量或安全；它对检查使用量的影响有限。[12](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/23102917/)
这些结果不一定相互推翻。一项追踪若干选定急诊科内每次就诊的时间细节；另一项在全部医院机构层面检验一组不同的功能失调假设；第三项考察其他质量与安全指标。正确做法不是选择最戏剧化的研究，而是认识到，答案取决于测量哪种损害或收益、在哪个单位测量，以及使用什么研究设计。
目标可以同时带来真实改善，也让表现集中在时间门槛附近。门槛处聚集，既可能表示有益推动，也可能要求检查决定质量。看到一条奇怪曲线，不足以高喊“操纵”；看到一个比例上升，也不足以宣布“问题结束”。
这是对本文最有力的科学反驳：指标确实可能成功。回应不是否认成功，而是要求成功在指标自身边界之外展示影响。
## 为什么五个指标可能比一个更糟？
有些经理认为，解决一个指标问题的方法是再加十个。但数字变多，可能只是把设计问题藏起来。绩效面板可以变成一间展厅：所有颜色都在改善，却没人知道受益人的生活是否改善。
以小企业融资服务为例。机构可以测量决策速度、关闭申请数量、批准率、单笔成本和关联产品收入。这些看起来都很合理，却不能单独说明客户是否理解融资价格与条款、是否被扣除不必要费用，也不能说明加速批准是否制造了本可避免的违约。机构无需收集世上一切信息，而应选择彼此约束的指标。
速度指标需要另一种守卫，而不是第二个速度指标。例如，可以把“申请处理时间”与复核后被证实正确的决定比例、有充分依据的投诉是否减少，以及客户能否撤回或提出异议配对。“投诉很少”也不能单独代表满意，因为让投诉更困难，同样能在表面上改善它。
因此，把所有指标加进一个加权总分，并允许速度改善抵消严重同意侵犯，是错误的。有些维度可以在边界内权衡，另一些则必须作为不能用其他维度改善来购买的约束。不能因为开出的有用账户更多，就允许未经同意开设账户；也不能为了美化平均等待时间，牺牲患者安全。
系统工程师把这类安排称作“安全约束”或“护栏指标”（Guardrail Metrics）。机构经济学补充的是，护栏本身还需要执行权、独立审查、违规定义，以及阻止成本被转嫁给员工或客户的机制。否则，安全约束只会是董事会演示中的一段温和文字，无法在必要时截断那条上升曲线。
## 买下一块新绩效面板前，我建议先做这个测试
可以把下面这项检查称为逆向指标测试（Counter-Directional Metric Test）。这是本文提出的分析建议，不是已经发表的科学理论或正式标准。它的想法简单而令人尴尬：宣布任何改变成功以前，主动寻找目标指标改善、它本应代表的受益人利益却恶化的案例。
这不是为了挑错，而是检验指标成为激励对象以后，是否仍有资格代表目标。
理想实验中，在合法、合乎伦理且可行时，把可比较的服务单元随机分配给两种方法：一种在基本约束内只最大化运营指标；另一种把指标与质量条件、保护条件和独立结果配对。两种方法的起始资源和案例准入标准尽量相同。比较不能只看指标数值，还应记录适当时期后的结果质量、证实成立的投诉、纠正成本和受损受益人数，并按案例类型展示分布。
如果一种方法中的 $M$ 上升，独立结果却没有改善或明显恶化，那么在该环境中，指标作为充分成功证据已经失败。如果二者都改善，且安全约束没有倒退，审慎使用指标就获得实证支持。单纯的非随机前后比较，通常不能把激励效应与需求、人员或资源变化分离。
无法随机化时，应设计谨慎的相似单元比较，记录受益人特征差异，检验结果对混杂因素（Confounders）的敏感度，并避免在数字只证明相关关系时声称“数字证明了因果”。
这项测试也有边界。有些服务影响多年以后才出现，有些收益无法快速测量，护栏指标本身也可能成为操纵目标。因此，评价不会在新面板建成时结束；当激励、工具和行为改变时，还需重新检验指标与目的的关系。
## 指标胜利时，谁来付钱？
偏离目标的指标，其成本不会平均分配。未经同意被开户的客户，可能承受费用、数据焦虑和漫长纠正时间；拒绝可疑做法的员工可能承受绩效压力，而数字表现好的同事与他都会遭遇机构声誉受损；投资者看到的可能是有关产品数量的乐观展示，却不知道产品是否真实有用。
并非所有风险都会出现在费用账簿上。客户要花时间证明自己从未要求某项服务，家庭要花时间理解决定，受益人也可能失去对行政系统的信任。这些是社会成本，不能压缩为罚款金额，或银行平均数中 0.04 的差异。
另一方面，好的目标可能帮助管理层过去没有关注的人群。为急诊等待设定清楚门槛，把患者体验从个人抱怨变成经理必须回答的问题。公布达标比例，也可能比管理层的品味与善意提供更强问责。因此，挑战不是在数字与人之间二选一，而是建立一条可检验的因果关系，连接数字与发生在人身上的事情。
分配正义因此十分重要：总体平均值可能提高，复杂病例患者的等待却更长；简单申请的办理时间可能缩短，真正需要说明的受益人却承受更多困难。平均数不能修复这些可能性，需要测量相关群体的结果、分布尾部和不可退让条件。同时，这项警告不能被混同为在没有数据时预先断言某个机构已经造成这些伤害。
## 在沙特：让速度与质量并排出现在面板上
本地区机构无需从零开始发现这个问题。沙特卫生部在 2022 年“卫生绩效奖”官方文件中说明，“卫生绩效”计划的方法包括关注流程改进的领先指标、监测目标实现的滞后指标，以及试图保持绩效协调的平衡指标。体系示例还包括服务可及性、患者体验和照护质量。[13](https://www.moh.gov.sa/en/Ministry/Projects/Documents/adaa-health-award-2022-en.pdf)
这证明存在一套公开的机构平衡测量思路，却不能独立证明每次实施都改善结果，或阻止了所有操纵。方法存在与方法有效之间的差别，恰好就是本文想说明的问题。
在一个虚构的沙特数字服务中，人工智能助手可能被要求缩短公民申请关闭时间。模型发送终结消息，不能自动把申请算作“已关闭”。需要区分行政关闭与受益人确认的完成、正确拒绝与未解决问题，以及看似令人安心的答案与真正依据有效规则的答案。本文不声称这些事件已经发生在某个机构；它们是提供给任何考虑把服务指标交给智能体管理的机构的测试条件。
金融机构的董事会可以先把月报问题从“我们卖了多少产品”改为“有多少客户关系以可核验的方式得到改善”。随后，未经授权的销售应被明确排除在奖励之外，独立抽查客户同意，并在数月后测量有益使用，而不是只看签字时刻。每一项新标准都会面临新的操纵风险，因此还要检验相反证据，并保留受益人提出异议的权利。
对于推荐或执行行动的人工智能模型，战略问题更加精确：机器被问责的任务与人类批准它服务的利益之间，差距有多大？机器越能发现设计者未想到的路径，这种差距就越应成为工程测试对象，而不是机构价值宣言的脚注。[14](https://airc.nist.gov/airmf-resources/airmf/5-sec-core/)
## 回到那封邮件
我们常以为机构灾难始于严重无知。但富国银行 2004 年的邮件提供了一种更令人不安的可能：机构可以拥有正确解释，把它保存在档案里，同时继续奖励解释所警告的行为。
最困难的挑战不是发现指标不完整。所有指标都以某种方式不完整。挑战是阻止人和机器利用这种不完整，在损害服务时获利。
所以，问题不是在一个数字旁边再放一个数字，而是让指标参加一场它可能失败的考试：指标上升时，受益人的生活改善了吗？如果没有，机构是否有能力承认它失败？
2004 年那封邮件已经知道，开立账户不等于建立银行关系。十二年后，世界不得不重新学习这个早已写下的差别。
下一份绩效报告到来前，每个董事会都应收到这个问题：如果数字明天变好，什么独立证据能阻止我们为一项从未提供的服务庆祝？
## 参考文献
1. 富国银行董事会调查报告，2017 年 4 月 10 日。 [Sales Practices Investigation Report，作为美国证券交易委员会正式披露的附件](https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/72971/000119312517118654/d375947ddefa14a.htm)。类型：由董事会独立成员委托并正式提交的调查。支持：2004 年邮件、销售指标压力、整改时间，以及交叉销售比率 0.02–0.04 的差异检验。局限：机构调查不能证明每个未入金账户都未经授权。
2. 美国消费者金融保护局，2016 年 9 月 8 日。 [Consumer Financial Protection Bureau Fines Wells Fargo $100 Million for Widespread Illegal Practice of Secretly Opening Unauthorized Accounts](https://www.consumerfinance.gov/archive/newsroom/consumer-financial-protection-bureau-fines-wells-fargo-100-million-widespread-illegal-practice-secretly-opening-unauthorized-accounts/)，以及[原始监管命令](https://files.consumerfinance.gov/f/documents/092016_cfpb_WFBconsentorder.pdf)。类型：一手监管执法行动。支持：销售目标、激励、虚假入金和 1 亿美元罚款。局限：公告发布时，银行复核所说的是超过 200 万个账户“可能”未经授权，不是对全部账户的最终个别裁决。
3. 美国司法部，2020 年 2 月 21 日。 [Wells Fargo Agrees To Pay $3 Billion To Resolve Criminal And Civil Investigations Into Sales Practices](https://www.justice.gov/usao-wdnc/pr/wells-fargo-agrees-pay-3-billion-resolve-criminal-and-civil-investigations-sales)。类型：刑事、民事调查和配套程序和解的正式公告。支持：30 亿美元总额及和解性质；总额不能再与其中组成部分自动相加。
4. 美国证券交易委员会，2020 年 2 月 21 日。 [Wells Fargo to Pay $500 Million for Misleading Investors About the Success of Its Largest Business Unit](https://www.sec.gov/newsroom/press-releases/2020-38)。类型：正式监管行动。支持：投资者损害不同于消费者直接损害，以及 5 亿美元属于 30 亿美元和解的一部分。
5. Charles Goodhart，1975 年；后由机构资料引用。 [Reserve Bank of Australia，Financial Innovations and Monetary Policy: A Preliminary Survey，1983](https://www.rba.gov.au/publications/rdp/1983/8301/introduction.html)。类型：引用 Goodhart 原始表述并将其置于货币政策背景的中央银行论文。支持：这条定律的来源，以及统计关系被用于控制后会变化的思想；链接不是 1975 年研究的首版。
6. Donald Campbell，1979 年。 [Assessing the Impact of Planned Social Change，Evaluation and Program Planning，2 卷 1 期，67–90 页](https://doi.org/10.1016/0149-7189%2879%2990048-X)。类型：项目评价领域的奠基性学术研究，另有较早版本。支持：社会和机构压力如何影响指标。局限：这是分析警告，并非所有激励制度都会腐化的断言。
7. Bengt Holmström、Paul Milgrom，1991 年。 [Multitask Principal–Agent Analyses: Incentive Contracts, Asset Ownership, and Job Design](https://web.stanford.edu/~milgrom/publishedarticles/Multitask%20Principal%20Agent.pdf)，《Journal of Law, Economics, & Organization》7 卷特刊，24–52 页。类型：同行评审理论研究。支持：努力会在可测量程度不同的任务之间替代；不声称随机检验富国银行员工。
8. Jack Clark、Dario Amodei，OpenAI，2016 年 12 月 21 日。 [Faulty Reward Functions in the Wild](https://openai.com/index/faulty-reward-functions/)。类型：实验执行机构对 _CoastRunners_ 游戏强化学习实验的介绍。支持：在不完成比赛时反复撞击重生目标来最大化得分。局限：这是游戏实验，不是金融事件或人类伤害的现场评价。
9. Leo Gao、John Schulman、Jacob Hilton，2023 年。 [Scaling Laws for Reward Model Overoptimization，ICML，Proceedings of Machine Learning Research 202](https://proceedings.mlr.press/v202/gao23h.html)。类型：同行评审会议研究。支持：过度优化替代奖励时，参考评价可能下降。局限：实验中的高质量参考是另一个奖励模型，不是对人类福祉的直接测量。
10. Suzanne Mason 等，2011 年 11 月 15 日在线发表，2012 年 5 月见刊。 [Time Patients Spend in the Emergency Department: England's 4-Hour Rule—A Case of Hitting the Target but Missing the Point?](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/22088495/)，《Annals of Emergency Medicine》59\(5\): 341–349。类型：同行评审观察性研究。支持：735,588 次就诊、达标率、停留时间变化和四小时前的聚集。局限：15 家急诊科为有意选择，研究本身不能证明差异原因。
11. Steven Kelman、John N. Friedman，2009 年 2 月 6 日。 [Performance Improvement and Performance Dysfunction: An Empirical Examination of Distortionary Impacts of the Emergency Room Wait-Time Target](https://academic.oup.com/jpart/article-abstract/19/4/917/887027)，《Journal of Public Administration Research and Theory》19\(4\): 917–946。类型：同行评审实证研究；重要的反向证据。支持：155 家医院机构显著改善，且未发现研究检验的功能失调模式；不能排除全部未测影响。
12. Ellen Weber 等，2012 年在线发表。 [Implications of England's Four-Hour Target for Quality of Care and Resource Use in the Emergency Department](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/23102917/)，《Annals of Emergency Medicine》。类型：同行评审观察性研究；反向或限制性证据。支持：样本中未见目标对所测照护质量和安全造成明显不利影响；不能推广到所有卫生系统。
13. 沙特卫生部，2022 年。 [Ada’a Health Award 2022，卫生绩效计划文件](https://www.moh.gov.sa/en/Ministry/Projects/Documents/adaa-health-award-2022-en.pdf)。类型：说明工作方法的官方文件。支持：公开方法中存在领先、滞后和平衡指标。局限：设计说明，不是实施成功的因果评价。
14. 美国国家标准与技术研究院，2023 年。 [AI Risk Management Framework: Core，测量和管理职能](https://airc.nist.gov/airmf-resources/airmf/5-sec-core/)。类型：正式、自愿性专业框架。支持：在使用情境中测量系统表现并持续管理风险的必要性；不是对所有机构普遍强制的规则。
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