Текст книги "Стеклянная клетка. Автоматизация и мы"

Автор книги: Николас Карр

сообщить о нарушении

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

Когда у врачей не было подсказывающих компьютерных программ, с больных зачастую не взимали плату за мелкие исследования и процедуры; их стоимость покрывали за счет стоимости визита либо годовой страховки. В автоматизированных системах стоимость любой процедуры автоматически плюсуется к общему счету. Одно то, что система делает какое-либо действие более легким или рутинным, уже меняет – пусть и немного – поведение врача. Он начинает зарабатывать немного больше, если следует указаниям автоматизированной системы, а значит, будет все в большей мере полагаться на ее решения и рекомендации. Некоторые специалисты опасаются, что экономический стимул может оказаться слишком сильным. В ответ на сообщения прессы о непредвиденном увеличении счетов в результате внедрения автоматизированных систем регистрации федеральное правительство организовало в 2012 году исследование, призванное выяснить, действительно ли автоматизированные системы способствуют вздуванию цен на медицинские услуги и даже прямому мошенничеству в рамках программы Medicare. В итоговом докладе, изданном в 2014 году, содержится предупреждение: «Лечебные учреждения могут использовать программы электронной медицинской регистрации для маскировки истинного авторства записей и искажения информации ради увеличения страховых выплат» [11].

Появились также свидетельства того, что введение электронных систем побуждает врачей к назначению ненужных анализов, что тоже способствует росту стоимости медицинских услуг. В одном из исследований, опубликованном в 2012 году в журнале Health Affairs, говорилось, что если врач имеет возможность, например, посмотреть на экране предыдущий рентгеновский снимок, то он назначит новое рентгеновское исследование с большей вероятностью, чем в том случае, если бы он не видел старый снимок. Во всяком случае, врачи, работающие с компьютерными системами регистрации, назначают исследования с визуализацией в 18 % случаев. А врачи, работающие «по старинке», – в 13 %. Одной из положительных сторон автоматизации и доступа к данным прежних исследований как раз считали снижение числа повторных обследований. «В спорных и пограничных ситуациях, – утверждают авторы, – простое нажатие клавиши вместо необходимости связываться со специализированным отделением для того, чтобы узнать результаты предыдущего исследования, побуждает врача сразу назначить новое исследование» [12]. Здесь мы снова видим пример того, как автоматизация меняет человеческое поведение и способы выполнения работы. Причем изменения непредсказуемы и часто происходят вопреки ожиданиям.

Внедрение автоматизации в медицину, так же как и другие отрасли, порождает проблемы, выходящие за рамки экономической эффективности. Мы видели, как появление стрелок на рентгеновских изображениях в одних случаях улучшает, а в других – ухудшает качество диагностики, так как меняет отношение специалистов к чтению снимков. По мере того как врачи все больше полагаются на компьютерные подсказки в своей повседневной работе, технология сильнее влияет на стиль обучения врача, на методы принятия решений и даже на поведение у постели больного.

Исследование работы врачей первичного звена оказания медицинской помощи, проведенное Тимоти Хоффом, профессором Школы общественного здоровья в Олбани, позволило выявить феномен, названный Хоффом «деквалификацией». Под этим термином автор имеет в виду «снижение качества медицинских знаний» и «распространение стереотипного отношения к больным». В 2007 и 2008 годах Хофф опросил 78 врачей различных лечебных учреждений северной части штата Нью-Йорк. Три четверти врачей пользовались в своей практике электронной системой регистрации медицинских данных, и большинство их высказали опасения в связи с тем, что компьютеризация приводит к небрежности и обезличиванию в лечении пациентов. Они констатировали, что, осмотрев больного, просто вводят в компьютер шаблонный текст, а при диктовке текста или написании его от руки они глубже вникали в суть проблемы и уделяли больше внимания вопросам диагностики и лечения. Действительно, сам процесс написания был своего рода «красным флагом», который в некоторые моменты заставлял остановиться и подумать, как лучше сформулировать и изложить мысль. Врачи признавались Хоффу, что обезличенный, стандартизованный текст электронной записи может ухудшить качество понимания состояния больного, а также подорвать способность врача принимать обоснованные решения по поводу диагностики и лечения [13].

Нарастающая зависимость врачей от систем механического воспроизведения или «клонирования» текста – это естественное следствие внедрения электронных записей. Традиционная практика диктовки и сочинения, каковы бы ни были ее преимущества, оказалась медленной и неуклюжей в сравнении с быстрыми методами «введения шаблонов», «перетаскивания мышкой» и «выбора нажатием клавиши мышки». Доктор Стивен Левинсон, написавший учебник о медицинской документации и счетах за медицинские услуги, находит все больше данных о том, что врачи используют старые тексты, вводя их в новые записи. «Если врач ведет записи в истории болезни или медицинской карте на компьютере, – говорит Левинсон, – то описания каждого визита повторяются слово в слово, не считая мелких вариаций, касающихся основных жалоб». Несмотря на то что такая «клонированная документация» не имеет никакого „клинического смысла”, она тем не менее очень широко используется благодаря своей быстроте и удобству, и не в последнюю очередь потому, что предусматривает проведение списка исследований, которые значительно удорожают лечение» [14].

То, что возникает клонирование документации, – это лишь один из нюансов. По словам одного терапевта, почти все содержание электронной записи – это «шаблон». «История заболевания в такой записи, – продолжает врач, – попросту отсутствует. Ее нет ни в моих записях, ни в записях других врачей». В результате среди разных медицинских специалистов и учреждений начинают циркулировать записи, лишенные практически значимого содержания. «Врачи теряют один из важнейших источников повышения квалификации – чтение записанных от руки данных осмотра и консультации, которые во все времена служили важным источником обучения для врачей общей практики. Из него они черпали не только сведения, полезные для лечения данного больного, но и многое из того, что касалось новых методов диагностики и лечения какого-то заболевания», – пишет Хофф. По мере того как эти тексты начинают во все большем масштабе воспроизводиться электронным способом, они теряют свое образовательное значение и ценность [15].

«Столкнувшись с ригидным компьютерным интерфейсом, – считает Даниэль Офри, врач-терапевт из нью-йоркского госпиталя “Бельвю” (Bellevue Hospital), – многие врачи, в конце концов, читают только записи о последних двух или трех визитах пациента. Все предыдущее для них – не более чем компьютерный хлам» [16].

Недавнее изучение последствий перехода от бумажной регистрации данных к электронным записям, проведенное в Вашингтонском университете (University of Washington), выявило, что электронный формат истории болезни затрудняет поиск интересующих врача записей. При записи на бумаге врач, читающий историю болезни, может по стилю того или иного специалиста найти важную информацию о больном. Электронные записи с их обезличенным форматом стирают эту малозаметную со стороны, но очень важную разницу [17]. Помимо этого, Офри опасается, что внедрение электронных записей повредит врачебному мышлению: «Система способствует дроблению информации, когда разные ее аспекты хранятся в не связанных друг с другом полях. Это затрудняет синтез сведений о заболевании данного пациента» [18].

Автоматизация записей в истории болезни создает новое явление, которое профессор медицинского факультета Гарвардского университета Бет Лаун называет «третьей стороной» в кабинете врача. В своей проницательной статье, написанной в 2012 году в соавторстве со студентом Дэйроном Родригесом, Лаун говорит о том, как компьютер соперничает с пациентом за внимание клинициста, подрывает его способность уделять больному внимание, нарушает общение с ним, изменяет отношение к нему и размывает понимание врачом своей профессиональной роли [19]. Каждый больной, которого осматривал врач, одновременно нажимавший клавиши, на собственной шкуре испытал хотя бы часть того отношения, какое описывает Лаун. Ученые обнаруживают эмпирические доказательства нарушения стиля общения между врачом и пациентом. В исследовании, проведенном в клинике Госпиталя ветеранов администрации, больные, которых обследовали вооруженные компьютерами врачи, сообщали, что сокращается время, в течение которого врач разговаривает с больным, осматривает и исследует его. Кроме того, общение становится обезличенным [20]. Врачи в целом соглашаются с мнением больных. В другом исследовании, проведенном в одном крупном лечебном учреждении Израиля, где системы электронной регистрации данных распространены больше, чем в США, ученые выяснили, что 25–55 % времени общения с больным врачи смотрят на экран компьютера. Более 90 % опрошенных израильских врачей говорили о том, что ведение электронных записей на приеме «нарушает полноценное общение с больным» [21]. Потеря способности к концентрации внимания согласуется с выводами психологов – такая работа отвлекает от выполнения других задач. «Одновременно обращать внимание на компьютер и на пациента – задача, непосильная для человека, так как он не склонен к многозадачности, – пишет Лаун. – И в результате врач отвлекается от больного» [22].

Назойливость автоматизации, подтвержденная множеством исследований, создает и еще одну проблему. Системы электронной регистрации данных и подобные ей предусматривают появление на мониторе предостережений, адресованных врачу. Эта функция, несомненно, помогает избегать опасных промахов и ошибок. Если, например, врач выписывает сочетание несовместимых между собой лекарств, программа напомнит о риске такого назначения. Однако в большинстве случаев они несущественны, избыточны и могут просто вводить в заблуждение. Эти предостережения направлены не столько на защиту больного, сколько на защиту производителя аппаратуры от судебных исков. (Компьютер приводит в кабинет врача третью сторону с ее коммерческими и юридическими интересами.) Исследования показывают, что практикующие врачи игнорируют девять из десяти таких сообщений. Это порождает феномен, известный под названием «утомление от предупреждений». Относясь к компьютеру, как к пастушку, который все время кричит: «Волки, волки!» – врачи иногда просто отключают эту функцию. Они так быстро перестают на нее реагировать, что подчас игнорируют и полезные предупреждения, которые предотвращают ошибки [23].

Медицинский осмотр или консультация – чрезвычайно сложная и интимная форма личного общения. Со стороны врача это требует тщательного подбора подходящих слов, сочувствия, слежения за мимикой и жестами и одновременно холодного анализа и суждения. Для того чтобы разобраться в сложной медицинской проблеме или жалобе больного, клиницист должен внимательно выслушать его рассказ об истории заболевания и одновременно, фильтруя услышанное, раскладывать его по диагностическим полочкам. Главное в этом деле – умение найти баланс между проникновением в личностную ситуацию конкретного больного и общими концепциями о заболевании и методами его объективной диагностики и лечения. В этом процессе неоценимую помощь врачу могут оказать контрольные таблицы и подсказки возможных решений. Но, как пишет в своей книге «Табличный манифест» хирург и колумнист The New York Times Атул Гаванде: «Блага регламентации не упраздняют необходимость в мужестве, уме и способности к импровизации. Лучшие клиницисты всегда будут отличаться осознанной отвагой» [24]. Правда, автоматизация может сократить потраченное на больного время и ускорить получение полезной информации, но она также может, как пишет Лаун: «Преждевременно сузить поле поиска и даже привести к ошибочной диагностике. Врачи могут в такой ситуации демонстрировать поведение человека, механически задающего вопросы, появляющиеся на экране компьютера, а не внимательного клинициста, следующего за нитью повествования больного» [25].

Особенно опасна эта рабская покорность компьютеру для молодых врачей, полагает Лаун, так как она блокирует возможность учиться самым сокровенным аспектам врачебного искусства, которые познаются в непосредственном общении с больным, а не из книг и программ. Кроме того, в долгосрочной перспективе длительное использование компьютеров в диагностике и лечении притупляет интуицию врача, проявление которой может спасти больного в ситуациях, когда его судьба решается в считаные минуты. В такие моменты врачу некогда методично рассуждать и от компьютера мало пользы. Врач должен мгновенно поставить диагноз и назначить лечение. Он должен действовать. Специалисты по когнитивной психологии утверждают, что в неотложных ситуациях врачи руководствуются не осознанным мышлением или набором формальных правил, а интуитивным знанием. Они просто «видят», что происходит с больным. На постановку диагноза и принятие решения о лечении уходит буквально несколько секунд. «Ключевые симптомы для распознавания болезни, – объясняет Джером Групмен в своей книге “Как мыслят врачи”, – сливаются в законченную картину, которую врач и распознает как специфическое заболевание или синдром… Это талант очень высокой пробы, в проявлении которого, – пишет Групмен, – мышление неотделимо от действия» [26]. Подобно другим формам ментального автоматизма, этот талант шлифуется только многолетней практикой, немыслимой без прямой и непосредственной обратной связи. Поставьте между врачом и больным компьютерный экран, и вы безнадежно отбросите их друг от друга.

Уцелевшим луддитам после плохо организованного восстания пришлось вскоре наблюдать, как стали явью их страхи. Всего за несколько лет изготовление тканей и многих других товаров перешло из рук ремесленников в руки крупной промышленности. Товары стали производить не в домах и не в деревенских мастерских, а на больших заводах и фабриках, которые – для привлечения рабочих и бесперебойной доставки сырья и других материалов – начали строить в городах или вблизи них. Туда же постепенно переселялись и ремесленники, порывая со своими семьями и положив начало урбанизации, которая, в свою очередь, вызвала отток из деревень рабочих рук, привела к изобретению молотилок и других сельскохозяйственных машин и механизмов. На новых фабриках устанавливали все более и более «умные» машины, резко увеличивающие производительность труда, одновременно сведя к нулю личную ответственность и самостоятельность работника, отныне не отвечавшего за качество готового изделия. Тонкое ремесло уступило место неквалифицированному фабричному труду.

Адам Смит одним из первых понял, как специализация фабрично-заводского труда приведет к деквалификации рабочих. «Человек, всю свою жизнь исполняющий на производстве нескольких простых операций, результаты которых всегда одни и те же, не имеет возможности применить свой интеллект или изобрести какое-либо новшество для устранения трудностей, ибо он с ними никогда не сталкивается, – пишет Смит в “Исследовании о богатстве народов”. – Вследствие этого человек теряет привычку к умственному усилию и становится тупым и невежественным, насколько может стать таковым человеческое существо» [27]. Смит считал деградацию навыков и умений ужасным, но неизбежным следствием эффективного во всех иных отношениях фабричного производства. В его знаменитом примере разделения труда на производстве булавок мастер, прежде самостоятельно изготавливавший каждую булавку, уступил место группе неквалифицированных рабочих, каждый из которых выполнял свою особую, но узкую задачу: «Один человек вытягивает проволоку, второй ее выпрямляет, третий обрезает, четвертый заостряет, пятый нарезает другой конец, чтобы привинтить к нему головку; для того же, чтобы изготовить головку, надо выполнить две или три разные операции; надевает головку на булавку особый рабочий, отбеливает ее другой; отдельной специальностью стало даже завертывание булавок в бумагу. Таким образом, процесс изготовления булавок распался на 17–18 отдельных операций» [28]. Ни один из рабочих не в состоянии изготовить булавку целиком, так как каждый выполняет свою, вполне определенную операцию, но все вместе они сделают за смену намного большее их количество, чем при способе изготовления ее от начала и до конца. Так как рабочим не требуется особых талантов или длительного обучения, владелец мануфактуры может нанимать людей, выбирая их из массы претендентов, и к тому же он избегает необходимости платить мастеру за опыт и квалификацию.

Смит, кроме того, хорошо понял, как разделение труда будет способствовать его механизации, каковая, в свою очередь, еще более усугубит деквалификацию рабочих.

Разбив процесс производства на последовательность четко очерченных «простых операций», можно легко создать машины, которые и будут их выполнять. Разделение труда в пределах одного предприятия облегчает его механизацию – установление машин, выполняющих последовательность операций. В начале ХХ века деквалификация фабрично-заводских рабочих стала осознанной целью промышленников, взявших на вооружение философию «научного управления», разработанную Фредериком Тейлором. Веруя вслед за Смитом, что величайшее процветание наступит только тогда, когда работу можно будет выполнять с минимальным участием человека, Тейлор рекомендовал владельцам заводов и фабрик составлять для каждого работника подробные инструкции по обращению с машинами, описав каждое движение, каждую мысль [29]. Оптимальная эффективность производства достижима только на пути стандартизации труда, каковую следует закрепить в правилах, законах и предписаниях, а также в самой конструкции машин [30].

Механизированная фабрика, в которой рабочий и машина сливаются в жестко управляемое и высокопроизводительное единство, становится апофеозом инженерного искусства и эффективности труда. Индивид превращается в шестеренку этой превосходно отлаженной системы. Как и предвидели луддиты, он жертвует предпринимателю не только квалификацию, но и личную независимость. Потеря самостоятельности – это нечто большее, чем экономическая потеря. Это потеря экзистенциальная, как писала Ханна Арендт в вышедшей в 1958 году книге «The Human Condition» («Условие человека»): «В отличие от инструментов ремесленника, которые на каждом этапе процесса остаются его слугами, машины требуют, чтобы рабочий служил им, согласовывал естественные биоритмы своего организма с механическим ритмом машины» [31]. Технология претерпела прогресс (если здесь подходит это слово) от простых инструментов, расширявших самостоятельность работника, до машин, резко ограничивших ее.

Во второй половине ХХ века отношения между работниками и машинами несколько усложнились. По мере роста компаний, ускорения технического прогресса и взрывоподобного увеличения расходов потребителей занятость приобрела новую, неведомую ранее структуру. В экономике умножилось число менеджеров, клерков и узких специалистов; наметилось увеличение числа рабочих мест в области оказания услуг. Машины стали очень разнообразными, приняв самые причудливые формы. Они использовались массово, как на работе, так и вне ее. Тейлоровские идеи о достижении эффективности за счет тотальной стандартизации, хотя и продолжали оказывать сильное влияние на производство, были тем не менее смягчены во многих компаниях, которые сознательно предоставляли людям некоторую инициативу. Работник, подобный бездумной шестеренке, перестал быть идеалом. Внедренный в эту ситуацию компьютер быстро взял на себя в том числе и роль тейлоровского контролера, следящего за качеством работы людей. Руководители компаний быстро сообразили, что программное обеспечение представляет собой мощное средство стандартизации процессов по соблюдению технологических норм. Однако в форме персонального компьютера этот же инструмент стал гибким личным орудием, предоставившим владельцу большую самостоятельность и свободу, одновременно порабощая и освобождая его.

По мере того как автоматизация, завоевывая все новые и новые позиции, распространилась с заводов в офисы, проблема деквалификации работников стала темой ожесточенных дискуссий в среде социологов и экономистов. В 1974 году масло в огонь этих споров подлил Гарри Браверман, бывший котельщик, ставший социологом. В своей книге «Labor and Monopoly Capital: The Degradation of Work in the Twentieth Century» («Труд и монополистический капитал: деградация труда в ХХ веке») он, рассмотрев современные ему тренды в занятости и технической оснащенности рабочих мест, утверждал, что большая часть рабочих занята рутинным трудом, который не требует ни ответственности, ни ума, ни каких-то особых навыков. Люди становятся придатками машин и компьютеров. «С развитием капиталистического способа производства, – писал Браверман, – параллельно снижению сложности труда деградировало само понятие квалификации. Ее мера сократилась настолько, что сегодня сотрудник считается квалифицированным, если его специальность требует нескольких дней обучения; если необходимо несколько месяцев обучения – работа считается необычно трудной, а труд, для выполнения которого надо учиться полгода или год, вообще вызывает трепетное почтение» [32]. Ремесленное ученичество, указывает автор для сравнения, продолжалось по меньшей мере четыре года, а иногда этот срок достигал и семи лет. Насыщенный фактами и тщательно аргументированный труд Бравермана стал популярным среди читающей публики. Марксистский взгляд на ситуацию в накаленной атмосфере шестидесятых и семидесятых годов врезался в нее, как шип в паз.

Однако аргументы Бравермана впечатлили отнюдь не всех [33]. Критики его работ – а их было великое множество – обвинили Бравермана в переоценке важности традиционного ремесленного труда, в то время как он составлял очень небольшую долю в общем производстве уже в XVIII–XIX веках. Критики считали также, что автор придает слишком большое значение навыкам ручного труда синих воротничков, пренебрегая опытом межличностного общения и аналитического мышления, которые вышли на первый план во многих видах деятельности. Критика указывает еще на одну, более важную проблему, которая осложняет любые попытки выявить и истолковать смещение критериев квалификации в современной экономике. Она может принимать самые разнообразные формы. Для сравнения способностей не существует верных и объективных критериев. Является ли сапожник XVIII века, тачавший обувь у себя дома на верстаке, более искусным работником, чем маркетолог, составляющий на компьютере планы продвижения продукции? Является ли штукатур более квалифицированным работником, чем парикмахерша? Если слесарь с судоверфи потеряет работу и выучится на мастера по ремонту компьютеров, то возрастет его профессионализм или нет? У нас нет критериев, определяющих верные ответы на эти вопросы. В результате не прекращается полемика о перспективах квалификации. Картина становится более четкой, если мы рассмотрим ее на примере конкретных профессий.

Проанализировав несколько случаев, мы увидели, что по мере усложнения машин деятельность рабочего становится проще и легче. Все уже успели забыть, что одно из важнейших исследований эффектов автоматизации было выполнено в пятидесятые годы профессором Гарвардской экономической школы (Harvard Business School) Джеймсом Брайтом. Он с исчерпывающей добросовестностью исследовал влияние автоматизации на рабочих в 13 отраслях промышленности – от машиностроительных заводов до пекарен. Изучив особенности этих отраслей, Брайт составил иерархию уровней автоматизации. Она начинается с простых ручных инструментов и, пройдя 17 уровней, заканчивается сложными саморегулирующимися машинами, оснащенными сенсорными механизмами, петлями обратной связи и электронными органами управления. Брайт проанализировал и изменения различных требований к квалификации в зависимости от степени автоматизации машин: физические усилия, умственные, сноровка, концептуальное понимание и т. д. Брайт показал, что повышение уровня профессионализма требуется только на самой ранней стадии автоматизации, когда на рабочих местах внедряются мощные ручные инструменты. По мере установки более сложных машин требования начинают снижаться, а потом, когда рабочий научится управлять автоматизированной саморегулирующейся машиной, нужда в каком бы то ни было мастерстве вообще практически отпадает. «Представляется, – писал Брайт в 1958 году в книге “Автоматизация и управление”, – что чем более автоматизированной становится машина, тем меньше работы остается на долю оператора» [34].

Чтобы продемонстрировать, как реально происходит деквалификация, Брайт приводит пример рабочего-металлиста. Если он использует простые инструменты – напильник и ножницы, – то главными требованиями к его мастерству являются знание свойств материала и сноровка в обращении с инструментами. После внедрения электрических инструментов труд рабочего усложняется, возрастает вероятность опасных ошибок. В этой ситуации необходима большая сноровка и внимание. Рабочий становится «машинистом», когда ручной инструмент заменяют механизмами, которые сами выполняют последовательность некоторых операций. Например, автоматические станки обтачивают детали, придавая им определенные трехмерные формы. В этом случае внимание, умение принять решение и ответственность целиком или частично переходят к машине. При этом резко снижаются требования к исполнителю, который теперь перестает контролировать работу автомата и корректировать его в случае необходимости. Машинист превращается в «машинного оператора». Если машины начинают сами программировать контроль за своей работой, то рабочий перестает прикладывать к производству какие бы то ни было умственные и физические усилия. Его работа сводится к надзору. Металлист становится передаточным звеном в системе «машина – управление предприятием». «В целом, – заключает Брайт, – эффект автоматизации вначале состоит в том, чтобы освободить рабочего от излишнего физического напряжения, а потом – в освобождении его и от всяких умственных усилий» [35].

В то время, когда Брайт писал свой труд, руководители предприятий, ученые и политики единодушно считали, что работа на автоматизированных машинах потребует от рабочих более высокой квалификации и уровня подготовки. Брайт, к собственному удивлению, обнаружил, что чаще всего происходит как раз противоположное: «Я был поражен тем, что ожидаемый эффект совершенствования навыков не наблюдается практически нигде. Напротив, накапливается все больше данных в пользу того, что автоматизация снижает требования к уровню квалификации рабочих». В 1966 году, в докладе, направленном в правительственную комиссию по автоматизации и занятости, Брайт описал результаты своего исследования и обсудил развитие техники, произошедшее в последующие годы. Он отметил, что прогресс автоматизации идет семимильными шагами, подстегиваемый быстрым внедрением в бизнес и промышленность высокопроизводительной вычислительной техники. Все данные свидетельствуют о том, что широкое применение компьютеров усилит тенденцию к деквалификации. «Этот урок, – отмечал Брайт, – совершенно ясен. Не обязательно верно, что сложное оборудование требует квалифицированного оператора. Его можно встроить в машину» [36].

На первый взгляд может показаться, что заводской рабочий, управляющий грохочущей машиной, не имеет ничего общего с высокообразованным профессионалом, который с помощью сенсоров или клавиатуры вводит в компьютер сложную информацию. Однако в обоих случаях мы видим человека, перекладывающего работу на плечи автоматизированной системы. Как показали работы Брайта и других ученых, ее сложность обусловлена распределением ролей и ответственности, а оно, в свою очередь, определяет, какие навыки и знания требуются от оператора, управляющего системой. Чем более высокая «квалификация» встроена в машину, тем в большей степени она контролирует работу, и, соответственно, для работника уменьшается возможность развивать свои таланты и применять самостоятельные интерпретации и суждения. Непосредственный результат объединенного труда человека и машины (и это важно подчеркнуть!) может быть превосходным по эффективности и качеству, но участие человека в нем зачастую становится номинальным. «Что, если цена думающих машин – это не умеющие думать люди?» – вопрошал в 2008 году Джордж Дайсон, специалист по истории техники [37]. Этот вопрос неизбежно станет очень острым, если мы и дальше будем перекладывать ответственность за анализ и принятие решений на плечи компьютеров.

Нарастающая способность компьютерных систем направлять мышление врача и брать на себя принятие решений в диагностике и лечении есть отражение стремительного прогресса вычислительной техники. При установлении диагноза врач привлекает для этого всю совокупность специализированной информации, накопленной им за годы дисциплинарного образования и ученичества, за годы чтения медицинских книг и журналов. До недавнего времени компьютеру было не под силу воспроизвести это глубокое, весьма специализированное и зачастую невыразимое словами знание. Однако неумолимый прогресс вычислительной техники, увеличение скорости выполнения операций, падение стоимости хранения и передачи информации в сети, прорывы в области конструирования искусственного интеллекта, распознавания машинами речи и образов резко и необратимо изменили ситуацию. Электронные машины ныне способны оценивать и анализировать текстовую и иную информацию. Выявляя корреляцию данных, симптомов или признаков, которые либо встречаются вместе, либо следуют друг за другом с высокой вероятностью, компьютеры теперь могут делать точные предсказания, вычисляя, например, вероятность того, что данный пациент с определенным набором симптомов и анализов страдает каким-то определенным заболеванием или имеет большие шансы им заболеть. Они могут и спрогнозировать, как отреагирует пациент на те или иные лекарства или лечебные мероприятия.

С помощью способов построения алгоритмов, например метода дерева принятия решений или метода нейронных сетей, которые помогают моделировать сложные статистические взаимоотношения различных явлений, компьютеры также помогают усовершенствовать технологию прогнозов, так как могут обрабатывать огромное количество данных и оценивать сведения о достоверности прежних показателей [38]. Статистический вес, который машины приписывают различным переменным, становится все более точным, расчеты вероятности все более верно отражают вероятности событий, происходящих в реальном мире. Современные компьютеры становятся разумнее, набираясь опыта, как люди. Некоторые специалисты по кибернетике уверены, что новые нейроморфные микрочипы с заложенными в них механизмами обучения будут способствовать появлению компьютеров нового поколения. Машины станут способны к более совершенному распознаванию деталей. Мы можем сколько угодно иронизировать по поводу их «сообразительности» и «интеллекта», но факт остается фактом – несмотря на отсутствие сочувствия, понимания и проницательности врача, эти машины тем не менее способны воспроизводить многие врачебные суждения на основе статистического анализа огромного объема цифровой информации. Многие старые дебаты о смысле понятия «интеллект» приобрели сейчас чисто академический интерес в свете неимоверной мощности современных компьютеров, умеющих в считаные секунды обрабатывать немыслимые для человека объемы информации.