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誰說我不能給菁英忠告? | 民報 Taiwan People News

2016/11/27
誰說我不能給菁英忠告? | 民報 Taiwan People News

我寫過一篇文章叫作〈第四次工業革命:因應之道〉,並寄給許多朋友。沒想到許重義教授(前北醫大校長,現在是中醫大附設醫院董事)寄來一份175頁的演講 PPT 請我回覆他我對他的演講之看法。他應該十分了解我,知道我對醫療、保健的話題深具興趣,但我讀完並做筆記後,沒多大興趣寫我的感想。今天我把我寫的另一篇文章〈川普勝選的真諦:菁英式微和民主深化〉寄出,又讀到李開復的演講摘要「未來十年內,全球九成的工作都會被機器人取代」。李開復當然跟許重義一樣,都是台灣的菁英;他們的演講,我感覺我有道義上的責任站出來回覆。

許教授說遠通高速公路電子收費淘汰了收費員,這一簡單例子應該也屬於李博士的「被機器人取代的工作」之一。許教授認定 ICT(Information & Communication Technologies)和醫療器材發展將淘汰藥師、醫檢師和醫師。第一輪將被淘汰的是藥師,因為每年有20萬美國人由於藥師給錯藥而死亡!最安全且有效的對應方法是把人的因素從給藥系統裡剔除,以機器人取代(Robotic Dispensing System)。第二輪被淘汰的將是醫檢師,因為醫檢的過程可以在實驗室內全部自動化。第三輪被淘汰的是醫師,因為每年有20萬美國人由於醫師的人為錯誤而死亡。在美國除了第一大死因(心臟病)和第二大死因(癌症)外,第三大死因竟是可預防的醫療失誤,高達四十萬人:這數目是美國每年汽車事故死亡的9.3倍,全球飛機事故死亡的333倍,更造成美國每年一兆美元的損失。

根據紐約時報(2015)的報導,美國醫師有五大缺點:(1)不擅長於仔細聽病人的訴說;(2)不擅長於解釋病情;(3)只注意到病人目前的問題,絕非整幅圖畫;(4)不會去管病人未來的處境;(5)為自己的醫療行為採取防衛性措施。許多媒體報導,只要醫師罷工,死亡率就下降。例如1972年以色列全國醫師罷工,死亡率就下降52%,洛杉磯的局部罷工下降18%,南美哥倫比亞首府局部罷工死亡率下降36%。美國新聞週刊有一期封面報導:只有一個字可以解救你的生命:NO!(不讓醫師開刀!)。還有無數的全球媒體都勸告讀者:Stay Away From Doctors(遠離醫師)。根據網站 info@saferhealthcare.com 的分析,醫療失誤來自醫界從業人員之壓力太大和過度疲勞。

許教授顯然完全相信 Alibaba 集團總裁馬雲的話:「傳統零售業與網路競爭,就像在機槍面前,什麼拳都沒用。」所以醫療網路革命已經開始,醫療 Alibaba 將取代醫療 Wal-Mart(世界最大的傳統零售業)。ICT 的不斷創新終將帶來醫療的大革命:看病不用出門,診斷不需醫師,開刀使用機器人,配藥不需藥師,住院不用護士。GE 的醫療器材 Vscan 可以用超音波把全身看透透,新的 IBM Watson 機器(已取代1997年擊敗世界棋王 Garry Kasparov 的 Deep Blue 機器)可以處理巨量資料並嗅出以證據為基礎的解決方案⋯⋯。未來許多疾病將是機器人操作精密器械與醫療工具以達高速度治療的天下。


圖/取材自 pixabay(CC0 Public Domain),民報後製處理

我把許教授演講的重點和李開復的演講摘要拿給一位國中生和兩位高中生看,他們很快就全部不相信台灣會這麼快到達機器人時代!以下是我可以想到的,給二位菁英的忠告:

1. 不要猜測未來。已故管理學大師杜拉克(Peter Drucker)當年在擔任經濟學人報駐倫敦特派員時,以其專業知識和對歷史之深度了解,對當時國際經濟之未來做了一次很滿意的預測,結果失敗得很意外也很悽慘。從此他絕不對未來做猜測。即使他全球大客戶一定要他猜測特定問題之未來,他也不做。

2. 不危言聳聽。此刻的網際網路世界,資訊非常泛濫,不危言聳聽,很難被聽到,更無法被報導。哲學家尼采強調:只有行走得來的思想才有用,也就是說只有實驗證明、證據確鑿的結論才可拿來使用。

3. 李開復如果能正面列舉最不會被機器人取代的工作,他的演講之實際、實用、實在……的貢獻才大呢!如果我來列舉,這名單將是非常長!台北市最簡單的一個例子就是從師大附近一家小到不能再小的「瞞著爺」日本料理,它從超級貴、擴充到平價、再到外送……全台北市不知有多少家分店了!

4. Globalization by localization(從在地化到全球化)。菁英所讀、所看的都是國際級、全球化的東西,但一定跟本土台灣有一大段距離。所以最好先用常識問自己,不要把聽眾、觀眾、讀者⋯⋯全部看作世界頂尖的菁英。

5. 人絕非永遠產生最合邏輯答案的機器。人是非常複雜的生物體,常常被連我們自己都無法了解的情緒所影響。不論我們擁抱多少虛擬平台,人類經驗的核心一直深深地屬於類比、相似(analog)而非數位的。

6. 菁英多會開口閉口用到大數據(Big Data),但更重要的是會用到聰明數據(Smart Data)。


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