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惯性：剪切+粘贴
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同航空业和其他行业的情况类似，自动化进入医疗领域以后，其影响远远超出了成本效益问题。我们已经看到了，软件在乳腺X光片上标注的高亮改变了放射科医生解读图像的方式，可谓优缺点并存。计算机辅助诊疗系统越来越多地融入医生的日常工作，影响医生学习和决策的方式，甚至包括对病人的态度。
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纽约州立大学奥尔巴尼公共卫生学院的教授蒂莫西·霍夫以使用电子病历的初级护理医师为对象进行了一项调查。该调查为霍夫所说的“技能退化”提供了证据，“技能退化”包括“临床知识减少”以及“对患者偏见的增加”。在2007~2008年，霍夫采访了78名医生，他们均来自纽约北部地区，在不同规模的医疗机构从事初级护理工作。其中，3/4的医生在日常工作中使用电子病历系统，大多数人表示，他们担心计算机会削弱医疗看护的全面性和针对性。借助计算机进行诊疗的医生告诉霍夫，他们会定期“剪切粘贴”样板文字，以此填写病人的问诊报告，然而，当他们口述或手写要点时，他们“更在意记录信息的质量和唯一性”。事实上，医生表示，手写和口述的过程就是一种“信号”，迫使他们放慢速度，“好好考虑要表达的内容”。医生向霍夫抱怨说，电子病历中有许多雷同的描述，这会使他们对病人的理解趋于单一化，不利于他们“做出明智的诊治决策”。
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医生们越来越倾向于文本的重复使用，或者可以称之为文字“克隆”。这是电子病历普及的必然结果。电子病历系统改变了临床医生记录的方式，就像几年前，文字处理程序改变了作家和编辑的工作方式一样。虽然传统的口述或手写病历的方式有很多优点，但是同剪切、粘贴、拖放、点击等简单快捷的方式相比，传统的方式速度太慢、复杂烦琐。斯蒂芬·莱文森医生曾经编写病历记录和医疗收费的标准教科书，他发现，有大量证据表明新的病历记录中存在生搬硬套以往记录的现象。斯蒂芬表示，医生用计算机记录病人的情况，“除了在描述病人主要病症的时候会做出专门的细微修改，其他地方几乎每一位病人都是完全一样的”。虽然在临床诊断上，这种“克隆描述没有任何意义”，也“不能满足患者的需要”，然而它快捷高效的特点已经使其成为默认的医疗记录方式。并且，最重要的是，因为复制的文本经常会包含一些检查步骤，会增加收费项目。
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克隆的文本几乎没有什么删改。一位内科医生告诉霍夫，在一份典型的电子病历里，几乎所有的内容都是“模板化的”。“事实并不是这样。在我的记录里不是，其他医生的记录也不是这样。”克隆记录在医生间流传的同时，也付出了代价：病历的专属性和准确性降低了。这本是医生在工作中学习的重要途径，最终也消失了。霍夫写道，长久以来，阅读专家口述或手写的病历记录对初级护理医师来说一直大有裨益，不仅可以加深对个体患者的理解，还能熟悉“治疗方法、疗效、新的诊断方式”等方方面面的问题。现在，越来越多的病历是用以前的数据拼凑而成的，失掉了病历的精确性和原创性，降低了其作为学习工具的价值。
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纽约贝尔维尤医院的内科医生丹妮尔·奥芙丽写过几本关于临床实践的书，讲述了在纸质病历向电子病历过渡的过程中出现的其他细微的损失。虽然，翻阅传统的医疗图表可能显得古老陈旧、效率低下，但通过这种方式，医生可以很快地对患者多年的疾病史有大概了解，这对后续的医疗诊断有非常积极的影响。事实上，计算机的信息越精确，医生的思维就会越狭窄。奥芙丽写道：“从表面来看，所有病人都是一样的，无法分辨哪些患者接受了详细的检查，哪些患者只是来再开些药的。”计算机的界面相对死板，很多情况下，医生浏览患者记录只是为了搜索“最近两三次的就诊记录。实际上，之前的所有记录都被堆在一起，成了电子垃圾”。
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近日，华盛顿大学附属医院针对纸质病历向电子病历的转变进行了研究，进一步证明了电子病历增加了医生在患者记录里搜索“有用”信息的难度。使用纸质病历时，医生可以通过不同医师的“笔迹特征”，快速定位关键信息。而电子病历采用统一的格式，就抹杀了笔迹的细微差别。除了搜索信息的问题，奥芙丽还担心电子病历的系统化会改变医生思考问题的方式：“这一系统提倡碎片式文档，将患者各个方面的信息分别保存起来，相互之间没有联系，这样一来，医生就很难在脑中对患者形成整体的认识。”
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哈佛医学院教授贝丝·劳恩认为，记录自动化将“第三方”引入了诊断室。2012年，贝丝同她的学生戴龙·罗德里格斯共同撰写了一份见解深刻的报告，贝丝认为计算机“同患者争夺临床医生的注意力，这会对临床医生的医术造成影响，也会从根本上改变医患关系和沟通方式，造成医生职业角色的转变”。如果你的医生在为你诊断病情时一直敲计算机键盘，那么，你就可能或多或少地亲身经历了劳恩所描述的情景。研究人员正在搜寻实证证据，证明计算机确实通过某种重要的方式改变了医患的互动关系。美国退伍军人管理局医疗中心进行了一项研究，在就医的过程中，医生使用电子病历系统，患者认为“使用了计算机系统以后，医生同患者交谈、观察和检查的时间减少了”，并且就诊的“隐私”也有暴露的趋势。医疗中心的医生普遍赞同患者的判断。他们又进行了另一项研究，研究对象是以色列一家大型医疗组织。在该组织内，电子病历系统的使用率要高于美国，研究人员发现，在诊疗过程中，初级看护医生大概会花25%~55%的时间看计算机屏幕。超过90%的接受调查的以色列医生表示，电子病历“妨碍了他们同患者的沟通”。医生丢失了应该关注的焦点，在其他通过计算机完成的任务中，心理学家也观察到了这种注意力分散的现象。劳恩表示，“医生需要具备多任务处理能力，既使用计算机，又能关注患者的需要”，但是“需要同时处理多项任务又会分散医生的注意力”。
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计算机入侵还存在另外一个普遍的问题。电子病历和其他相关系统可以在计算机屏幕上显示提示信息提醒医生，避免他们忽视某些问题或犯下危险的错误。例如，当医生开处方时，如果某些药品的组合会造成不良反应，软件就会将潜在的危险突出标注出来。但是，最终证明大多数的警告提示并不是必不可少的，反而同诊断关系不大，是多余的，甚至有的提示是完全错误的。软件开发商设置警告功能，与其说是为了避免病人受到伤害，不如说是为了使软件商洗脱法律的责任（计算机将第三方引入了诊断室，同时也带来了第三方的商业和法律利益）。研究表明，初级护理医师会习惯性地忽略90%的计算机警告，这种现象被称为“警告疲劳”。软件成了电子版的“狼来了”，医生干脆关掉了系统的警告功能，警告一跳出来，他们就立刻关掉，这样一来，即使偶尔出现正确的警告提示，也会被医生忽略。警告不仅侵犯了医患关系，也违背了它的初衷。
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医学检查和会诊是复杂的、私密的人际交流方式，它要求医生对患者的文字语言和肢体语言具有移情敏感性，并且能够冷静理智地分析事实。要解开复杂的医学问题或疾病，临床医生必须仔细倾听病人的描述，同时，通过已经建立的诊断框架对病人的叙述加以引导和过滤。医生需要抓住患者病情的细节，推断普遍病状，并从阅读和经验中推断可能的诊疗方案，最关键的是在三者之间寻求平衡。在这个过程中，检查清单和其他决策指导是非常重要的辅助措施，在复杂或丝毫没有头绪的情况下，这些辅助措施能帮助医生梳理思路。但是，正如外科医生兼《纽约客》杂志撰稿人阿图尔·葛文德在《清单革命》（The Checklist Manifesto）中讲的那样，“系统管理的优势”不会否定“勇气、智慧和即兴创作”。优秀的临床医师总是会因“专业的胆识”脱颖而出。计算机自动化要求医生对模板和提示亦步亦趋，会扭曲医患关系。计算机系统会实现就诊流程化，关注有用的信息，但正如劳恩所说，也会“过早地缩小诊疗范围”，甚至在有些情况下，计算机系统会引发医生的自动化偏好心理，优先考虑系统评估结果，而不是就患者的实际情况做出判断，这最终导致误诊。医生的信息搜集开始“以‘屏幕为主导’，医生滚动计算机屏幕，按照显示的问题询问病情，而不是根据患者的描述做出判断”。
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劳恩认为，医生被计算机屏幕引导，而不是以病人的实际情况为依据，这对年轻的执业医生来说是非常危险的，因为这样一来，他们就丧失了获得隐性知识的机会，教科书和软件无法提供这些知识，它们是医学技术中最细微的、最具人类特点的一部分。从长远来说，隐性知识的缺乏可能还会对培养医生的直觉造成影响，在紧急情况或意外情况下，病人命悬一线，医生不能有条不紊地、谨慎仔细地考虑治疗方案，也不能通过模板搜集和分析信息，他们需要凭借直觉救治患者。此时，计算机帮不上什么忙。医生必须行动起来，立即做出诊疗决定。认知科学家对医师的思维过程进行了研究。他们认为，在紧急情况下，专业的临床医生不会进行有意识的推理，也不会按照固定的规则行事。他们根据已有的知识和经验，一下子就找到问题所在——有时候在几秒钟内就做出诊断，然后采取所需的救治措施。杰尔姆·古柏曼在《医生如何想》（How Doctors Think）中写道：“医生将病情的关键信息集合起来，形成某种疾病的症状模式，或者患者染病后会出现的各种状况。”古柏曼表示，这种判断属于高级别技能，“思维和行动是不可分割的”。同其他的思维自动性一样，培养这种判断力，需要不断地实践，获得直接的、即刻的反馈。屏幕横亘在医生和病人之间，拉开了医生和患者之间的距离，要培养自动性和直觉的难度就增加了。
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技术与工人
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卢德党发动下层社会反抗机器，被镇压后不久，幸存的卢德党人就亲眼见证了他们的担忧变成了现实。在短短几年间，纺织和其他产品都经历了从手工生产向产业制造的转变。生产地点从家庭和村镇作坊转移到了大型工厂。为了确保劳动力和原料资源充足，尽可能地接近消费群体，这些工厂通常建在城市内部或分布在城郊地区。随着打谷机和其他农业设备的普及，推动了城市化的进程。在城市化的浪潮中，手工工人随着工作变动大规模地举家迁移。新建的工厂安装了最高效、最先进的机器，推动了生产力，但同时也弱化了机器操作员的责任和权限。技术手工业者沦为没有技术的工厂劳动力。
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亚当·斯密早就认识到了，工厂专业化会导致工人技术退化。在《国富论》中，亚当·斯密写道：“他们一辈子都在重复一些简单的操作，这些操作的功能通常是相同的或非常类似的，工人没有机会理解自己的工作，也没有机会锻炼创造力，在面对前所未有的困难时寻找应急策略。”“因此，他们自然而然地就丧失了这些能力，并且大多数人会变得极其愚笨、无知。”亚当·斯密认为技能退化是不幸的，但这也是工厂生产效率提高不可避免的副产品。他曾举过一个非常著名的关于劳动分工的例子：原来，在一家生产大头针的工厂里，大头针高级工每制作一枚大头针都需要耗费很多精力。但是现在，几个没有技术的工人就取代了高级技工的工作。这些工人各自的任务非常有限：“第一个人将金属拉成丝，第二个人将金属丝拉直，第三个人剪切金属丝，第四个人磨尖针头，第五个人磨圆针顶。要制作大头针的针顶需要两三道独立的工序，制作大头针的形状和漂白大头针是两项特殊工序，甚至将大头针插到纸里也算是一道工序，在这个过程中，制作一枚大头针大概可以分成18道不同的工序。”没有工人知道如何制作一枚完整的大头针，但是工人们负责各自专属的部分并协同工作，就可以大规模生产大头针，这比相同数量的手工工匠单独工作所制作的大头针的总数还要多。并且，因为工人不需要什么技能或训练，制造商可以从大批潜在劳力中雇用工人，避免了为专门技术支付额外费用。
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亚当·斯密还注意到，劳动分工可以推动机械化，进一步弱化工人的技能。制造商将复杂的流程分解成一系列定义清晰的“简单操作”，这样一来，设计一台机器分项执行这些操作就相对简单了。工厂工人的分工可以作为机器的设计说明书。20世纪初，得益于弗雷德里克·温斯洛·泰勒的“科学管理”哲学，在工业领域内，工人的技能退化就已经非常明显了。泰勒同亚当·斯密的观点一样，相信“只有通过最少的人力完成工作”才能实现“最大繁荣”。泰勒建议厂方为每一位机器操作员提供严格的机器使用说明，说明应描述工人所有的身体和思维的活动。泰勒认为，传统工作方式最大的缺点在于赋予个人太多的主动性和空间。只有遵照“规则、定律和惯例”，实现工作流程的标准化，才能达到最优效率，而机器的设计恰恰体现了这一点。
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可以把工厂机械化比作一个系统，在这个系统里，工人和机器紧密相连，组合成一个严格控制的生产单位，机械化的工厂代表着工程技术和效率的胜利。正如卢德党预见的那样，工人成了齿轮，不仅丧失了技术，还牺牲了自主权，而且不只是经济自主权。这一切都是真实存在的，汉娜·阿伦特在1958年出版的《人之境况》（The Human Condition）中写道：“在整个生产过程中，手工工具一直是人类双手的仆人，但是机器就不同了，机器要求工人为它们服务，工人需要调整身体的自然规律以适应机器的机械运动。”技术推动了工具的进步（如果“进步”这个词是正确的），从提高工作能力的简单工具变成了限制人类的复杂机器。
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20世纪后半叶，工人和机器的关系变得更为复杂。公司规模扩大，技术加速进步，消费者购买力爆炸式增长，随之而来的是，用工形式变得丰富，出现了新的职业。管理类、专业技术型和职员类的工作岗位激增，服务业就业市场也出现扩张。新的机器种类层出不穷，无论是工作中还是下班后，人们都在使用机器。泰勒主义的观点认为，要通过工作流程的标准化实现最优效率。虽然这种观点对企业运营产生了极大影响，但是在某些注重工人独创性和创造力的公司里，泰勒的观点并没有占得上风。像齿轮一样工作的员工不再是公司的理想员工。在这种情况下，计算机迅速扮演了双重角色，它肩负起泰勒所说的监控、衡量和控制工人工作的责任。公司发现，软件应用是实现程序标准化和预防差错的强有力的手段。当以个人电脑的形式出现时，计算机成了灵活的私人工具，赋予人们极大的主动权和自主权。计算机既是执行者也是解放者。
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自动化不断普及，从工厂扩展到了办公室，与此同时，技术发展和工人技术能力下降之间的关联性也成为社会学家和经济学家激烈讨论的话题。社会学家哈利·布雷弗曼曾是一个铜匠，他在1974年出版了《劳动与垄断资本——20世纪劳动的退化》（Labor and Monopoly Capital: The Degradation of Work in the Twentieth Century），这本书的题目看起来很枯燥，但是内容颇富激情，将人们的争论推向了顶峰。回顾职业和工作场所技术进来的发展趋势，布雷弗曼认为，大部分工人都涌向了常规性工作，这种工作无须工人承担责任，没什么挑战性，也无法提供获取专业技能的机会。工人通常作为机器或计算机的附属品而存在。布雷弗曼写道：“随着生产资本主义模式的不断发展，技术的概念变得模糊，工人的技能随之退化，而衡量技能的标准也缩水了，现在人们甚至认为在上岗前接受几天或几星期的培训，就可以被称为技术性工种，接受为期几个月的培训是非常苛刻的要求，而需要经历半年或一年培训的工作——例如计算机编程则会让人心生敬畏。”布雷弗曼指出，相比之下，典型的手工工匠需要经历至少4年的学徒生涯，经常还会持续长达7年之久。布雷弗曼的观点深刻、表述细致，他的论文得到了广泛传播。他从马克思主义的视角看待问题，迎合了20世纪六七十年代初激进的社会氛围，就像榫眼匹配凸榫一样。
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并不是所有人都接受布雷弗曼的论断。许多人批评他的研究，指责他过分强调了传统手工工人的重要性，即使是在18~19世纪，传统的手工工人在劳动力中所占的比重也不是很大。除此之外，他们认为布雷弗曼过于重视蓝领工人在生产过程中所需的手工技能，而忽视了白领和服务岗位所涉及的人际交往技能和分析技能。后一种批评指出了一个较为严重的问题：人们尝试找出并解释经济领域内人类技能的变化，但这一切都会变得复杂。技能是一个非常模糊的概念，有许多种形式，并且我们没有衡量或比较技能的客观方法。18世纪的补鞋匠在工作台前修补鞋子，21世纪的营销人员通过电脑制订产品推广计划，我们能说前者的能力更强吗？我们能说粉刷匠拥有的技能比理发师多吗？如果造船厂的管道工丢掉了原本的工作，但在接受了一些训练后，找到了新的工作——修理电脑，那他在技术的梯子上是升高了还是下降了呢？这类问题需要一个合理的答案，这让我们可以暂时将这个问题搁置一旁。最后，关于技能退化趋势的争辩，只能囿于对价值的判断，更别提技能提高、重获技能或其他技能问题了。
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但是，如果布雷弗曼和其他人的广泛技能转变理论注定具有争议性，那么，当我们将关注点转移到个别职业和专业上，眼前的图景就变得更清晰了。此类案例层出不穷，我们发现随着机器精密度的提高，需要人类从事的工作变得越来越少了。很多人都忘记了，关于自动化影响人类技能的实验有很多，其中哈佛商学院教授詹姆斯·布莱特在20世纪50年代进行的实验的严谨度最高。该实验的对象是一组工人，他们来自13个不同的行业，从发动机制造工厂、面包房到饲料加工厂。布莱特极其详尽地研究了自动化对工人的影响。通过案例研究，布莱特对自动化进行了详细的分级。简单的手工工具是第一级，其间可分为17个层级，位于最高层的是通过传感器、反馈回路和电子控制来调节自运行的复杂机器。随着机器自动化程度的提高，技能要求（包括体力、脑力、灵敏度和概念理解等）会发生变化，布莱特对此进行了分析，他发现只有在自动化最初阶段（引入电动手工工具的时候），技能要求会有所提高。但是，随着机器复杂程度的提高，自动化对技术的要求有所降低。最终，工人开始使用高度自动化的、自动调节的机器以后，技能要求急剧下降。布雷弗曼在1958年出版的《自动化和管理》（Automation and Management）中写道：“看起来，机器的自动化程度越高，操作员的任务就越少。”
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为了研究技能的退化过程，布莱特以金属工人为例子。当工人使用简单的手动工具，例如锉刀和切割机时，对工人的技能要求主要是工作知识，工作知识包括了解金属的质量和用途以及工人的身体灵敏度。引进了电动手动工具以后，工作的复杂性提高了，出错成本也随之增加。工人需要“更灵敏、更具决策力”、更专注。他成了一个“机械师”。机器可以完成一系列操作，例如铣床可以将金属块切割磨削成精确的三维立体形状，当机器取代了手用工具，工人的“注意力、决策力和控制责任被部分或大部分地削弱了”，也不再需要具备“机器功能、机器调整等技术性知识”。机械师成了“机器操作员”。当机器真的实现自动化——能通过编程实现自我控制，工人“对生产活动的贡献，无论是体力贡献还是脑力贡献都会减少，甚至没有贡献”。工人甚至不需要具备很多工作知识，因为这些知识已经通过设计和编码存储在机器里了。如果工人还需承担什么工作的话，也仅限于“巡视”了。金属工人变成了“看守人、监视器或帮工”，顶多算作是“机器和操作管理之间的联络员”。总之，布莱特总结道：“自动化具有一定的进步意义，首先是将操作员从手动工作中解放出来，接下来，操作员不再需要耗费大量的脑力劳动。”
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在布莱特的研究之前，企业主管、政客和学者普遍认为，自动化机器对工人技能和培训的要求更高。布莱特惊讶地发现，情况往往相反：“并没有按照人们假设的那样出现升级效应。相反，更多的证据表明，自动化降低了对操作员的技术要求。”1966年，美国政府自动化和就业委员会公布了一份报告，在报告中，布莱特对他早期的研究进行了回顾，并讨论了在研究结束后的几年间技术的发展变化。布莱特表示，大型计算机在商业和工业领域的迅速普及推动了自动化持续快速发展。早期的证据显示，计算机的广泛使用非但没有阻止技术退化，反而起到了推动作用。布莱特写道：“教训会越来越明了——高度复杂的设备不一定需要具有专业技术的操作员。‘技术’可以内置在机器里。”
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计算机的新技能
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工厂里工人操作嗡嗡作响的机器，受过高等教育的专业人士在安静的办公室里通过触摸屏和键盘进入神秘的信息领域，这两者看起来没有什么相同之处。但是在这两个例子中，我们可以发现，人同自动化系统——另一方，共同承担某项工作。并且，布莱特的研究以及对自动化的后续研究均清楚地表明，无论是机器操作系统还是电子操作系统，系统的复杂程度决定了角色和责任的分配方式，以及所需的技能。机器的功能越来越强大，对工作的控制权也逐渐增加，工人专注培养高水平技能的机会在减少，例如理解和判断所需的专业技能。当自动化达到最高水平并控制了工作，技术熟练的工人将无路可走，只能退居其次。我们一定要注意，根据效率和质量的结果，人机结合劳动的直接产物可能凌驾于其他事物之上，但是人的责任和作用却被削弱了。科技历史学家乔治·戴森在2008年提出了这样一个问题：“如果会思考的机器的诞生将以人的思考被剥夺作为代价，那将怎么办？”我们继续把分析和决策的责任转交给计算机，这个问题逐渐显现出来。
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