这篇文章探讨了效率过高会导致负面结果的现象，并将其称为“古德哈特定律的加强版”。作者以机器学习中的过度拟合为例，解释了当我们过于关注于优化代理目标时，可能会损害我们真正想要实现的目标。文章列举了教育、科学、政治等多个领域的例子，并提出了一些缓解过度拟合和古德哈特定律加强版负面影响的方法，例如：使代理目标与预期结果更好地保持一致、为系统添加正则化惩罚、向系统注入噪声以及及早停止。