Текст книги "Стеклянная клетка. Автоматизация и мы"

Автор книги: Николас Карр

сообщить о нарушении

Текущая страница: 6 (всего у книги 17 страниц) [доступный отрывок для чтения: 7 страниц]

Все мы познаём на собственном опыте, что такое автоматизация в физиологическом смысле, и достигаем автоматизма, когда учимся читать. Посмотрите на ребенка, когда он получает первые инструкции о том, как надо это делать, и вы увидите нешуточную борьбу. Ребенок учится узнавать каждую букву по ее очертанию. Затем он должен понять, как, соединяясь между собой, буквы образуют слоги и как слоги, соединяясь, образуют слова. Если ребенок не знает слова, то он должен либо угадать значение, либо узнать его от взрослых. После этого, слово за словом, ребенок учится интерпретировать значение предложений, часто преодолевая одновременно двусмысленности, присущие языку. Это очень медленный и мучительный процесс, требующий полного внимания со стороны разума. Со временем, однако, буквы, а потом и слова кодируются в нейронных сетях зрительной коры – части мозга, отвечающей за зрение, и юный читатель начинает распознавать их без сознательного осмысления. Благодаря этим изменениям в мозге чтение начинает даваться ребенку без усилий. Чем большего автоматизма добивается ребенок, тем более беглым и эффективным становится чтение [27].

Будь это Уайли Пост в кабине самолета, Серена Уильямс на теннисном корте или Магнус Карлсен за шахматной доской – их сверхъестественный талант есть результат развития автоматизма. То, что можно принять за врожденные способности, на самом деле является навыками, добытыми тяжким трудом. Эти изменения в мозгу невозможны при одном только пассивном наблюдении. Они порождаются повторными столкновениями с неожиданностями. По определению Губерта Дрейфуса, американского философа, профессора Университета Беркли (The University of California, Berkeley), это «опыт переживания разнообразных ситуаций, рассматриваемых с одной и той же точки зрения, но требующих разных тактических решений» [28]. Без практики, без множества повторений одних и тех же действий в различных ситуациях вы никогда не добьетесь ничего действительно стоящего и никогда не овладеете чем-то по-настоящему сложным. И любой талант без практики ржавеет и деградирует.

Сейчас очень популярным стало мнение о том, что практика – это все, что требуется человеку. Поработайте над новым навыком десять тысяч часов или около того, и Бог благословит вас опытом, – вы станете блестящим шеф-поваром или звездой футбола. К сожалению, это преувеличение. Генетическая предрасположенность, как физическая, так и ментальная, имеет большое значение в развитии таланта, особенно на высших ступенях мастерства. Природа играет свою роль, и мы никуда от этого не денемся. Даже наше стремление и склонность к практике, считает Маркус, имеют генетическую составляющую: «То, как мы реагируем на опыт, и даже то, какого опыта мы ищем, есть часть функции генов, с которыми мы родились» [29]. Но если гены приблизительно устанавливают верхнюю границу индивидуального таланта, то только практикой человек может ее достичь и полностью использовать свой врожденный потенциал. «В то время как врожденные способности сильно различаются у разных людей, – пишут профессора-психологи Дэвид Хэмбрик и Элизабет Майнц, – исследователи не сомневаются, что одним из самых больших источников индивидуальных различий в способности выполнять сложные задачи является качество и количество знания. Декларативное, процедурное и стратегическое знания приобретаются годами тренировки и практики в избранной области» [30].

Интериоризированная автоматизация – это способ превращения регулярно повторяющейся работы в высокие результаты деятельности человека. Физические действия программируются в мышечной памяти; интерпретации и суждения выполняются с помощью мгновенного распознавания образов окружающего мира и их оценки органами чувств. Сознающий разум, как уже давно установили ученые, удивительно неуклюж. Его способность воспринимать и обрабатывать информацию сильно ограничена. Без автоматизма наше сознание было бы вечно перегружено. Для нас очень сильно напрягало бы совершение даже простейших действий, например прочесть предложение в книге или отрезать с помощью ножа и вилки кусок мяса. Автоматизм дает нам больше простора для мышления. Он увеличивает (если немного подправить наблюдение Альфреда Норта Уайтхеда) число операций, которые мы можем выполнять, не задумываясь.

Инструменты и другие технологические изобретения – в своих лучших образцах – делают приблизительно то же самое, о чем и говорил Уайтхед. Однако способность мозга к автоматизации не безгранична. Наше подсознание может быстро и эффективно выполнять множество функций, но все же и оно не всемогуще. Вы можете запомнить таблицу умножения до двенадцати и, возможно, даже до двадцати, но дальше наверняка возникнут большие трудности. Даже если мозг сохранит способность к запоминанию, он, скорее всего, потеряет терпение. Простой карманный калькулятор поможет автоматизировать очень сложные математические вычисления, которые бы сильно напрягли ваш мозг, и, освободив мышление, даст возможность разобраться, зачем вообще нужны эти вычисления. Но все это работает, если вы уже овладели базовыми арифметическими действиями путем повторения и практики. Если же использовать калькулятор для того, чтобы не учить таблицу умножения, выполнять на нем действия, смысл которых непонятен, то этот полезный инструмент никогда не поможет вам овладеть новыми математическими знаниями и навыками. Он навсегда останется для вас таинственным черным ящиком, механизмом, выбрасывающим на дисплей какие-то цифры. Калькулятор станет барьером на пути к более высокому мышлению, а не помощником.

Именно это сегодня часто происходит в результате компьютерной автоматизации, и вот почему наблюдения Уайтхеда вводят в заблуждение, неверно толкуя последствия развития техники. Вместо того чтобы повысить врожденную способность мозга к физиологической автоматизации, компьютерная автоматизация становится ее тормозом, избавляя нас от повторяющихся умственных усилий. Подчинение и пристрастное отношение являются симптомами интеллектуальной болезни, вызванной отсутствием нагрузки. Мозг не вовлекается в реальную практику, которая одна порождает знание, обогащает память и формирует навыки. Проблема усугубляется еще и тем, что компьютерные системы уничтожают непосредственную обратную связь, регулирующую наши действия. Как подчеркивает психолог и специалист по развитию таланта Андерс Эрикссон, обратная связь есть непременное условие формирования навыка. Именно обратная связь позволяет нам учиться на наших ошибках и успехах. «В отсутствие адекватной обратной связи, – поясняет Эрикссон, – эффективное обучение становится невозможным, и даже у мотивированных людей прогресс его является минимальным» [31].

Автоматизм, порождение, поток – эти ментальные феномены разнообразны, сложны, их биологические взаимосвязи до конца не выяснены и не вполне понятны. Но все они очень важны, взаимосвязаны и говорят о нас нечто очень важное. Типы усилий, открывающих путь к развитию талантов, – решение трудных задач, постановка целей и непосредственная обратная связь – очень похожи на средства, которые заставляют нас активно повышать эрудицию, а не пассивно воспринимать информацию. Оттачивание навыков, углубление понимания, достижение личного удовлетворения и чувство выполненного долга – все это звенья одной цепи, части одного целого. Они требуют тесной связи – физической и умственной – между индивидом и окружающим его миром. По словам американского философа Роберта Талисса, необходима «способность испачкать руки в мирской пыли и не бояться, что мир пнет тебя в ответ» [32]. Автоматизм – это письмена, запечатленные миром в активном сознании и активном «я». Глубокое познание – свидетельство богатства этих письмен.

«Альпинисты, хирурги, пианисты, – говорит Михай Чиксентмихайи, – все это люди, которые находят глубокое удовлетворение в своей деятельности, чем демонстрируют, как организованные вызовы и соответствующий набор навыков приводят к формированию оптимального опыта». Работа и увлечения, которыми они занимаются, предоставляют им богатейшие возможности, а развитые ими навыки позволяют осуществить бо́льшую часть этих возможностей. Способность уверенно действовать в этом мире превращает всех нас в художников. По словам Чиксентмихайи, «легкость впитывания навыков и информации, которой обладает опытный человек, артистично работающий над трудной проблемой, всегда имеет за плечами тяжкий труд овладения сложным набором навыков» [33]. Компьютерная автоматизация, становясь между нами и миром, не оставляет в нашей жизни места артистизму.

Интерлюдия. Танцующие мыши

«С 1903 года под моим наблюдением постоянно находились от пары до сотни танцующих мышей», – таким признанием гарвардский психолог Роберт Йеркс начинает вводную главу своей книги объемом 290 страниц, вышедшей в 1907 году, «The Dancing Mouse» («Танцующие мыши») – хвалебной песни грызунам. Он считал, что танцующие мыши будут так же важны для поведенческой психологии, как лягушки для анатомии.

Когда местный кембриджский врач презентовал гарвардской психологической лаборатории пару японских мышей, Йеркс был не в восторге. Этот подарок не показался ему значительным эпизодом научной работы. Но прошло совсем немного времени, и ученый был просто очарован этими крошечными созданиями, которые то и дело принимались с невероятной быстротой кружиться на месте. Йеркс размножил странных мышек, присвоив каждой номер, а затем принялся их наблюдать, скрупулезно записывая в лабораторный журнал варианты их окраса, половую принадлежность, даты рождения и родословную. «Поистине восхитительное животное – эта танцующая мышь, – писал Йеркс. – Японские мыши меньше и слабее своих беспородных собратьев, им даже бывает трудно стоять на задних лапках или взбираться на различные предметы. Но они являются идеальным объектом для экспериментального изучения поведения животных. За мышами этой породы легко ухаживать, они послушны, безвредны, весьма активны и дают помещать себя в самые разнообразные экспериментальные условия» [1].

В то время психологические исследования на животных были новостью. Иван Павлов начал изучать слюноотделение у собак лишь в девяностые годы XIX века, и только в 1900 году молодой ученый по имени Уиллард Смолл бросил в лабиринт мышь и принялся наблюдать, как она будет в нем суетиться. Занявшись танцующими мышами, Йеркс значительно расширил сферу наблюдений за животными. В книге «Танцующие мыши» он дал подробный отчет о том, как использовал грызунов для изучения чувства ориентации и равновесия, зрения и восприятия, обучения и памяти, а также поведенческих черт. «Эти животные буквально сами напрашивались на опыты, – писал Йеркс. – Чем дольше я наблюдал за ними в разнообразных экспериментах, тем больше становилось проблем, которые эти танцовщики подсовывали мне для решения» [2].

В начале 1906 года Йеркс начал свой важнейший и самый результативный опыт на «танцующих мышах». Работая вместе со своим студентом Джоном Диллингхэмом Додсоном, он начал с того, что посадил в деревянный ящик, одну за другой, сорок особей. В дальнем конце ящика было два узких коридора; вход в один из них был выкрашен белой краской, вход в другой – черной. Если мышь пыталась войти в черный коридор, она получала ощутимый удар электрическим током. Сила удара варьировалась. Одни мыши получали слабый удар, другие – сильный, а третьим доставался удар средней силы. Пытливые исследователи хотели выяснить, влияет ли сила электрошока на быстроту, с какой мышь научится избегать черного коридора и выбирать белый. То, что ученые открыли, сильно их удивило. Мыши, получавшие слабый удар, как и следовало ожидать, учились различать коридоры медленно. Но удивительным было то, что мыши, получавшие сильный удар, учились так же медленно. Быстрее всех остальных овладели навыком грызуны, получавшие удар средней силы. «Вопреки нашим ожиданиям, – сообщили ученые, – эта серия опытов не подтвердила предположения о том, что скорость выработки привычки будет нарастать параллельно увеличению силы электрического удара до такой степени, что наносит серьезную травму. Для выработки целесообразного поведения самыми эффективными оказались электрические удары средней силы» [3].

В следующей серии опытов были получены еще более удивительные результаты. Ученые посадили в ящик новую группу мышей и подвергли их тем же испытаниям, но на этот раз они увеличили яркость освещения в белом коридоре и приглушили свет в коридоре черном, чем усилили контраст между ними. В этих условиях быстрее других избегать черного коридора научились мыши, получавшие сильный удар током. Способность к обучению не ослабевала, как в предыдущем эксперименте. Йеркс и Додсон объяснили эту разницу в поведении грызунов тем, что во втором случае животным стало легче ориентироваться. Благодаря более сильному визуальному контрасту мышам не надо было долго думать, чтобы различать коридоры и связывать удар током с темным коридором. «Отношение силы электрического удара и быстроты выработки привычки зависит от трудности приобретения этой привычки», – таково резюме авторов [4]. По мере усложнения задачи оптимальный порог стимуляции снижается. Другими словами, когда мыши попадали в трудную ситуацию, необычно слабые и самые сильные стимулы препятствовали обучению. Как в случае Златовласки – умеренный стимул порождает оптимальное поведение.

С момента ее публикации в 1908 году статья Йеркса и Додсона «Влияние силы стимула на скорость формирования привычки» стала поворотным пунктом в истории психологии. Феномен, открытый авторами и названный в их честь законом Йеркса и Додсона, наблюдали с тех пор в самых разнообразных формах, и отнюдь не только среди грызунов, помещенных в разноцветные коридоры. Этот закон управляет поведением людей. Он описывается кривой нормального распределения, отражающей зависимость успешности решения трудной задачи от ментальной стимуляции или возбуждения.

При очень слабой заинтересованности человек совершенно безразличен к поставленному заданию и, соответственно, не может его выполнить. При усилении стимула кривая начинает идти вверх, пока не достигает пика. По мере его дальнейшего возрастания качество решения начинает снижаться. Когда стимуляция становится патологически высокой, человек из-за стресса впадает в умственный паралич и теряет способность думать, а следовательно, решать какие бы то ни было задачи. Подобно «танцующим мышам», мы, люди, действуем лучше всего, когда находимся на пике кривой Йеркса – Додсона, то есть когда стимул силен, но не парализует человека и его волю. Итак, на пике кривой нормального распределения наши действия приобретают характер плавного потока.

Закон Йеркса – Додсона оказался весьма уместным в исследовании последствий автоматизации. Он позволяет объяснить многие неожиданные последствия применения компьютеров на рабочих местах и в различных процессах. На заре автоматизации думали, что компьютеры с их программным обеспечением, взяв на себя исполнение скучной рутины, снизят нагрузку на человека и позволят ему лучше работать. Психологи исходили из допущения о том, что уровень нагрузки и эффективность труда находятся в обратной зависимости. Снимите с человека избыточное напряжение, и он станет с бо́льшим вниманием и умом относиться к работе. Реальность оказалась намного сложнее. Иногда компьютер умеренно снижает нагрузку, и это позволяет преуспеть в работе и обратить внимание на самые трудные ее участки. В других случаях автоматизация слишком уменьшает нагрузку, и качество работы падает, ибо стимуляция к труду смещается на левую сторону кривой Йеркса – Додсона.

Все мы знаем об отрицательных последствиях информационной перегрузки. Оказалось, что недостаток информации оказывает точно такой же отрицательный эффект. Благое намерение – облегчить труд человека – оборачивается ухудшением качества этого труда. Изучающие человеческий фактор ученые Марк Янг и Невиль Стентон нашли доказательства, что способность к концентрации внимания, на самом деле, снижается соответственно уменьшению умственной нагрузки. «В управлении автоматизированными системами, – утверждают авторы, – недостаточная нагрузка опаснее, чем чрезмерная, так как первую труднее почувствовать» [5]. Ученые выражают беспокойство в связи с тем, что апатия, порождаемая недостаточной информационной нагрузкой, может стать источником большой опасности при внедрении автоматизированных автомобилей. Если компьютер возьмет на себя труд крутить руль и нажимать педали, то человеку в машине просто станет нечего делать, и он отвлечется от дороги. Еще хуже то, что водитель, скорее всего, будет плохо знаком с принципами использования автоматизированного автомобиля и с сопутствующими рисками. Конечно, автоматизация позволит избегать мелких дорожных аварий, но в результате может возрасти количество крупных, так как человек, управляющий автомобилем, не будет готов к нештатным ситуациям. В худших случаях автоматизация, наоборот, предъявляет людям повышенные требования, нагружает их избытком работы и смещает ее результаты в правую часть кривой Йеркса – Додсона. Ученые называют этот феномен «парадоксом автоматизации». Марк Щербо, специалист по человеческому фактору из Виргинского университета (University of Virginia), говорит: «Ирония автоматизации, как показывают новейшие исследования, заключается в том, что такие системы часто увеличивают нагрузку и создают на рабочем месте обстановку нервозности и неуверенности» [6]. Если, например, оператор автоматизированного химического завода сталкивается со стремительно развивающейся нештатной ситуацией, то он должен успеть проследить за множеством мониторов, вводить в них нужные данные, не забывать о рутине и протоколе, реагировать на сигналы тревоги и принимать другие неотложные меры. Вместо облегчения нагрузки компьютеризация в этом случае предъявляет работнику дополнительные и сложные требования. Те же проблемы возникают и в самолетах, когда пилотам приходится вводить данные в бортовые компьютеры, читать информацию на мониторах и одновременно вручную управлять самолетом в экстренной ситуации. Каждый, кто сбивался с верной дороги, слушая инструкции компьютерного навигатора, на собственном опыте знает, к какому напряжению это приводит. Невозможно играть со смартфоном и одновременно вести автомобиль.

Мы узнали, что автоматизация несет с собой подчас трагическую тенденцию повышать сложность работы в моменты, когда она и без того предъявляет человеку чрезмерные требования. Компьютер, задуманный как средство снижения вероятности человеческих ошибок, иногда заставляет людей – как ударенных током мышей – совершать неверные действия.

Глава пятая

Офисный компьютер

В конце лета 2005 года уважаемая корпорация RAND выступила с волнующим пророчеством относительно будущего американской медицины. Проведя «самый подробный анализ из всех когда-либо имевших место, ставший возможным благодаря преимуществам электронной медицины», они заявили, что американская система здравоохранения сможет сэкономить более 81 миллиарда долларов в год и повысить качество лечения, если больницы и практикующие врачи автоматизируют ведение медицинской документации. Экономия и другие выгоды, обнаруженные RAND с помощью имитационных компьютерных моделей, отчетливо говорят о том, что – как сказал один из руководителей этого центра, – «…правительству и другим органам, которые платят за здравоохранение, давно пора активно продвигать в эту отрасль информационные технологии» [1]. Последнее предложение в приложенном к заявлению докладе намекало на желательную срочность нововведений: «Настало время решительных действий» [2].

К тому моменту, когда появилось сообщение об исследовании, проведенном RAND, суета вокруг компьютеризации медицины уже достигла своего апогея. В начале 2004 года президент Джордж Буш президентским указом создал инициативный комитет по внедрению высоких информационных технологий, который должен был оцифровать бо́льшую часть американской медицинской документации в течение десяти лет. К концу 2004 года федеральное правительство выделило миллионы долларов в виде грантов на приобретение больницами автоматизированных систем. В июне 2005 года Министерство здравоохранения и социального обеспечения (United States Department of Health and Human Services, HHS) создало специальную группу – «Американское общество за внедрение информатики в здравоохранение». Она состояла из чиновников здравоохранения и промышленников и должна была способствовать продвижению программы перевода медицинской информации на электронные носители. Исследование, проведенное корпорацией RAND и показавшее в обоснованных цифрах все выгоды такого действия, усугубило суматоху и подстегнуло дальнейшие расходы. Газета The New York Times позже писала: «Это исследование способствовало взрывоподобному росту доходов электронной промышленности и побудило федеральное правительство потратить миллиарды долларов на установку информационных систем в больницах и врачебных кабинетах» [3]. Вскоре после своего избрания президентом Барак Обама в 2009 году в своем заявлении о дополнительном выделении 30 миллиардов долларов для субсидирования приобретения электронных систем ведения медицинской документации сослался на цифры, приведенные в исследовании RAND. Лихорадка инвестиций продолжалась – триста тысяч врачей и четыре тысячи больниц воспользовались щедростью вашингтонской администрации [4].

В 2013 году, когда Обама был избран на второй срок, RAND опубликовала следующий доклад, который своей тональностью несколько отличался от первого. Речь снова шла о перспективах внедрения информационных технологий в здравоохранение. Блестящие перспективы скрылись из вида. Тон статьи был скорбно-виноватым. «Несмотря на то что использование информационных технологий в здравоохранении возросло, – писали авторы второго доклада, – качество и эффективность оказания помощи больным улучшились ненамного. Исследование эффекта от внедрения информационных технологий приводит к противоречивым результатам. Плохо и то, что совокупные расходы на здравоохранение в США возросли с 2 триллионов долларов в 2005 году до 2,8 триллиона в году нынешнем». Системы, установленные врачами и больницами на деньги налогоплательщиков, не могут связаться друг с другом. Важные данные о пациентах мертвым грузом лежат в отдельных лечебных учреждениях и не могут быть оперативно переданы в другие заведения, где в данный момент находится больной. Однако дело в том, что одним из величайших благодеяний внедрения электронной документации, по мнению авторов исследования RAND, должна была стать доступность медицинской информации на каждого больного в любом месте и в любое время. Однако из-за того, что разные больницы используют несовместимые между собой системы электронной регистрации данных, эта задача решена не была. Выражая уверенность в конечном успехе этого предприятия, специалисты RAND, признают, что «розовый сценарий», описанный в первом докладе, не получился [5].

Другие исследования подтверждают выводы второго доклада корпорации RAND. Несмотря на то что системы компьютерного ведения медицинской документации получили широкое распространение в США и некоторых других странах (например, в Великобритании и Австралии), свидетельства об их преимуществах остаются весьма противоречивыми и спорными. В опубликованном в 2011 году обзоре группа британских ученых проанализировала более ста новейших исследований результатов внедрения компьютерных медицинских систем. Британцы заключили, что в вопросах качества лечения и ухода выявилась пропасть между теоретическими и реальными преимуществами. Исследование, которым воспользовались для внедрения компьютерных систем, было слабым и непоследовательным, в нем не содержалось убедительных доказательств в поддержку оптимального соотношения цены и качества этих технологий. «Что же касается перевода медицинской документации на электронные носители, – пишут британские исследователи, – то представленные на сегодняшний день работы носят отрывочный и бессистемный характер и не позволяют судить об ожидаемых преимуществах или рисках» [6]. В других исследованиях ученые рисуют более радужные перспективы. В обзоре, представленном в том же 2011 году группой сотрудников Министерства здравоохранения и социального обеспечения, авторы утверждают, что в подавляющем большинстве исследований говорится о значительных преимуществах внедрения информационных технологий в здравоохранение. Отметив тем не менее ограниченность исследований на эту тему, авторы обзора заключают: «Можно лишь предположительно говорить о том, что внедрение более совершенных и специфических для медицины компьютерных систем создаст большие преимущества» [7]. Впрочем, на сегодняшний день нет практических данных, которые бы подтвердили надежды на то, что автоматизация ведения медицинской документации позволит существенно снизить затраты на здравоохранение и повысить качество лечения больных.

Но если врачи и больные не заметили каких-либо выгод от внедрения компьютерной автоматики в медицину, то компании, создающие такую автоматику, получили гигантские прибыли. Например, корпорация Cerner, специализирующаяся на выпуске медицинских компьютерных программ, за период с 2005 по 2013 год утроила свои доходы с 1 до 3 миллиардов долларов. Cerner была одной из компаний, финансировавших первый доклад корпорации RAND в 2005 году. Другие спонсоры – General Electric и Hewlett-Packard – тоже были кровно заинтересованы в компьютерной автоматизации здравоохранения. Замена неисправных программ и связь между системами различных медицинских учреждений потребуют дополнительных работ, которые озолотят компании, занимающиеся информационными технологиями.

В этой истории нет ничего из ряда вон выходящего. Стремление во что бы то ни стало установить новые и непроверенные вычислительные системы, в особенности если это стремление подогревается широковещательными заявлениями специализированных компаний и аналитиков, почти всегда оборачивается большим разочарованием для покупателей и сверхдоходами для продавцов. Это отнюдь не значит, что внедрение автоматизации обречено на провал. По мере устранения неисправностей, отладки программ и снижения цен даже самые раздутые проекты в конце концов помогут экономить деньги, хотя бы за счет того, что отпадет необходимость нанимать людей, которым надо платить зарплату. (Вложения, конечно, быстрее окупаются и приносят бо́льшую прибыль, если компании тратят не свои деньги, а средства налогоплательщиков.) Этот сюжет снова повторяется в истории с компьютеризацией медицинской документации. Она позволяет добиться кое-каких преимуществ и выгод в некоторых сферах здравоохранения и улучшить качество лечения отдельных пациентов, особенно если оно требует согласованного участия специалистов разных профилей. Упорядочение и классификация данных клинического обследования пациента – это действительно реальная проблема медицины, и хорошо отлаженная и стандартизованная информационная система может способствовать ее решению.

Первый доклад корпорации RAND и поспешная реакция на него правительственных чиновников позволяют извлечь несколько ценных уроков, помимо необходимости настороженного отношения к неосмотрительным инвестициям в непроверенное программное обеспечение. Во-первых, к ссылкам на «имитационные компьютерные модели» надо относиться со здоровым скептицизмом. Моделирование – это всегда упрощение. Оно представляет окружающий мир не до конца реалистично, а выводы бывают подвержены необъективным трактовкам, зависящим от индивидуальных пристрастий авторов. Еще важнее то, что доклад и вызванные им последствия показали, насколько глубоко миф замещения внедрился в общественное восприятие и оценку автоматизации. Ученые мужи из корпорации RAND считали, что, переход от записей на бумаге к регистрации данных в компьютере будет простым, если не брать во внимание затраты на технические аспекты установки новых систем и обучение медицинского персонала. Замена ручных записей на автоматизированные никак, по мнению ученых, не повлияет на качество выполнения основной обязанности врачей – лечение больных. «Исследования показывают, что компьютеры могут сильно изменить процесс лечения больного, – пишет группа медицинских сотрудников в статье, опубликованной в 2006 году в журнале Pediatrics. – Несмотря на благие намерения улучшить качество лечения и ухода за счет компьютеризации, побочные эффекты и неучтенные последствия нарушения налаженного процесса могут, наоборот, ухудшить ситуацию» [8].

Корпорация RAND пала жертвой мифа замещения, так как ее сотрудники в недостаточной мере учли возможность отрицательных последствий электронной формы записи данных. Излишне оптимистичный анализ привел к чрезмерно оптимистичной политике. Профессора Джером Групмен и Памела Харцбанд, критикуя субсидии администрации Обамы на компьютеризацию, пишут, что доклад RAND 2005 года, по сути, проигнорировал недостатки электронной регистрации данных и не принял во внимание более ранние исследования, показавшие отсутствие каких бы то ни было преимуществ перехода от записей на бумаге к ведению документации на электронных носителях [9]. Допущение корпорации RAND о том, что автоматизация явится отличной альтернативой ручной регистрации данных, оказалось ложным, о чем давно предупреждали специалисты по эргономике. Тем не менее ущерб от неоправданных трат государственных денег и неряшливой установки оборудования был нанесен.

Системы электронной регистрации данных используются не только для составления и пересылки записей. В большинстве таких систем имеются приложения, облегчающие принятие решений, содержащие подсказки и советы врачам по поводу диагностики и назначения лечения. Информация, введенная врачом в компьютер, попадает затем в автоматизированную систему администрации лечебного учреждения, где автоматически назначаются анализы, выписываются счета и другие документы. Одним из неожиданных результатов явилось то, что больным назначаются более дорогостоящие анализы и методы исследования, чем это было до введения автоматизированных систем регистрации данных. Когда врач во время осмотра и обследования заполняет компьютерный формуляр, система автоматически рекомендует определенные диагностические процедуры (например, исследование глаз у больного сахарным диабетом, которое в данном случае может оказаться полезным). Отметив эту опцию на экране, врач не только одобряет проведение исследования, но и автоматически добавляет еще одну строчку в счет, предъявляемый лечебным учреждением страховой компании или больному. Эти подсказки, естественно, полезны, так как могут напомнить врачу об упущенных важных диагностических и терапевтических моментах. Но они же и вздувают цены, о чем, не стесняясь, пишут в рекламе продавцы автоматизированных медицинских систем [10].