实验室中的科研人员当然清楚，现有的药物发现和严格的监管会带来巨大的经济压力，但只有在实验室中，新发明引发的逐渐失控的技术压力才会真正面临这些棘手的问题。财大气粗的药物公司也在加紧启用最新、最快的技术，希望能解决这些问题，正如一份报道中所指出的：“自动化、系统化和过程测量法已经在其他工业界得到了广泛应用。既然我们已经能够针对某个由基因组学衍生的目标，快速高效地筛选数以百万条线索，剩下的只需要不断重复同样的工业程序就行了，何必还要让化学家和生物学家不堪其累，反复进行不知道会持续多久的试验和试错呢?”24
但恰恰就是在实验室中，这一方法的弊端暴露得最为明显。高通量筛选技术并没有削弱尔摩定律，相反起到了加速的作用。甚至有人开始质疑，人类传统笨拙的经验主义可能比现代计算方法更有效。在数据领域，尔摩定律甚至会被推为正典，许多顶尖的科学家都已经表达过类似的看法。
1974年，在对美国众议院科学与航天委员会的发言中，奥地利生物化学家埃尔文·查戈夫（ErwinChargaff）抱怨道：“现在，每当我走进一间实验室……我看到他们都坐在一模一样的高速离心机和闪烁计数器前面，堆叠着一模一样的图表，这样的状态根本没有多少剩余的空间留给科学想象力了。”25他还明确将对工具化的过分依赖与经济压力联系起来：“游戏的人[1]被死板的公司金融征服了。”其结果，按照查戈夫所说，“过去科学是最生机勃勃富有魅力的职业，现在却变得单调乏味”。出现这种情绪已经不是第一次了—从电视到电子游戏，对技术干扰人类感觉的批判不绝于耳。其不同之处在于，计算化的药理学正在创造一套关于自身失败的经验性数据—这台机器正在用自己的语言记录自己的低效。
新黑暗时代|科技与未来的终结
[1] 游戏的人（HomoLudens）：荷兰著名文化史学家赫伊津哈提出的文化概念，认为人的许多行为都具有游戏性，而非经济性。——译者注
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