Измерение — это всё, что у нас есть

Такой аргумент встречается во многих рассуждениях:

Предположение P самонадеянно полагает, что может измерить величину X, когда на самом деле измерить X тяжело или она постоянно меняется в зависимости от неких факторов. Поэтому нам не стоит совершать P.

Всё это имеет смысл, если нахождение величины X не является конечной целью. Например, если бы задача состояла в измерении небольших расстояний с помощью триангуляции ближайших объектов, обоснованно было бы заметить, что углы в таком случае будет определить сложно (проще измерить расстояния напрямую). Однако этот аргумент используется в тех случаях, где поиск оптимального решения X — смысл всей деятельности или большая её часть.

Первый пример иллюстрирует критику подхода затраты-выгоды к оценке благотворительности. Распространённый аргумент в том, что невозможно сказать, повышается ли общее благосостояние людей и, если да, то насколько. Критик приходит к выводу, что другая стратегия может помочь лучше. Например, что-нибудь вроде интуитивного следования строгим поведенческим правилам.
Но, что если мы подумаем глобально, то повышение общего уровня благосостояния или хотя бы уменьшение страданий людей всё-таки важнее связанных с достижением этих целей математических трудностей. Они не должны служить причиной отказа от цели. Лучше направить все ваши силы на повышение точности, чем бросить их на на выбор стратегии, которая будет «промахиваться» мимо вашей цели.

Генеральный директор компании будет звучать глупо, если он обратиться к своим акционерам: «Ребята, вы просто смешны. Невозможно предсказать, какое действие повысит стоимость компании на рынке и на сколько. Давайте вместо этого постараемся, чтобы все наши совещания заканчивались вовремя?»

В общих словах, если достижение величины X является вашей целью, то такие доводы несостоятельны. Если, например, смысл в том, чтобы сделать величину X как можно ближе к трём, то как бы ни были плохи ваши лучшие оценки того, каким окажется величина X при разных условиях, вы всё равно не можете сделать свою работу лучше, даже игнорируя X. Если у вас есть стратегия без ожидаемого результата величины X, то вы на самом деле справитесь со своей работой лучше, чем по вашему самому оптимистичному предварительному подсчету.

Однако я не слышала, чтобы это утверждение подтверждалось какими-либо проверенными доказательствами. И, даже если бы это было правдой, вероятно, следует преобразовывать качественные оценки в количественные и объединять их с информацией из других источников, а не игнорировать количественные оценки в целом.