Для орнітолів зустріч із рідкісним виглядом – це справжній джекпот. Зустріч мандрівного виду далеко від його звичайного ареалу – новина рівня заголовків. У Великій Британії такі знахідки миттєво стають надбанням громадськості. Візьмемо, наприклад, західну рифову чаплю. Зазвичай мешкаючи в Африці або Південній Європі, цей птах з’явився в червні на півночі Уельсу. Форуми вибухнули обговоренням, святкування стало головною подією дня.
Потім почалося розкладання.
Нині вчені б’ють на сполох. Вони закликають любителів птахів перестати втручатися у знімки штучного інтелекту (ІІ). Суть побоювань у цьому, що це отруює джерело даних громадянської науки. Платформи на кшталт iNaturalist та Macaulay Library спираються на інформацію, надану громадськістю. Ці дані лежать в основі реальних досліджень: вони відстежують зміни місцеперебування та моніторять ареали видів. Але тепер зображення птахів, змінені ІІ, розміщені на форумах, вносять шум у корисний сигнал. І стає складно відрізнити реальність від вигадки.
Пастка «краси» у фотографії дикої природи
Генеративні інструменти ІІ зробили підробку знімків легким завданням. Йдеться не про текстові моделі на кшталт ChatGPT, а про прохідні нейромережі. Ви можете згенерувати високоякісне зображення вигаданого птаха за секунду. Або взяти справжню фотографію та «поліпшити» її: прибрати гілку, підвищити різкість пір’я, зробити кольори яскравішими.
Алгоритму немає відношення до біології. Його цікавлять патерни.
У недавній публікації в журналі Nature дослідники описали масштаб шкоди. Сотні фальшивих зображень вже опинилися у базах даних. Реальне число невідоме і, ймовірно, значно вища. Більшість із них залишаються непоміченими. Це призводить до забруднення записів, зібраних громадськістю протягом багатьох років.
«Мій досвід перегляду Facebook у наші дні такий, що там просто зображення, які згенерували ІІ», — заявив доктор Олександр Ліз.
Ліз, еколог із Манчестерського Metropolitan University, автор статті. Його теза гранично чітка: використовувати такі фотографії для відстеження ареалів видів важко. А можливо, й неможливо.
Відверті фальшування рідкісні. Ми не бачимо туканів у Сибіру – це було б надто очевидно. Довіру руйнують тонкі, ледь помітні редагування. Птахоїд просить ІІ зробити фотографію «краще». Програма замінює пір’я, додає markings (позначки/візерунки). У результаті ви отримуєте гібридного птаха, якого ніколи не існувало в природі.
Помилка з червонокрилим сорокопутом
Ліз наводить конкретний приклад. Спостереження за червонокрилим сорокопутом у Центральній Бразилії. Цей вид раніше не фіксувався. Червонокрилі сорокопути мешкають у Північній Америці. Птах на фото насправді був іполетом (золотоволосим танагром). Це найпоширеніший вид Нового Світу.
Фотограф використав ІІ, щоб отримати більш різке та якісне зображення. Алгоритм додав характерні червоні епаuletи (плечові плями) іншого виду. Результат: хибний запис. Привид даних.
Фотографи дикої природи одержимі пошуком ідеального кадру. Вони не завжди усвідомлюють ризики. Зображення, що сьогодні виграє конкурси, завтра може створити наукові проблеми.
Чому точні дані важливі як ніколи
Масштаб проблеми поки що лише оцінюється. На платформі iNaturalist, де розміщено понад 610 мільйонів зображень, поки що лише 1 400 з них були відзначені як створені або змінені за допомогою ІІ. Це менше ніж 0,002%. Але чи має значення обсяг, якщо джерело викликає сумнів?
Ці платформи діють як датчики як реального часу. Вони показують нам зміни клімату у дії. Рослини зацвітають раніше? Види мігрують на північ? Консерваторії (природоохоронні організації) потребують цих даних. Їм необхідно знати, де мешкають краєвиди.
Тоні Іуан, директор з підтримки спільноти в iNaturalist і співавтор статті, бачить цінність цієї інформації.
“Це майже як датчик того, що відбувається на Землі”, – сказав Іуан.
Більшість правок не є зловмисними. Вони мають естетичний характер. Але грань швидко розмивається. Якщо дані є неточними, висновки помилкові. Ми не можемо охороняти те, що не розуміємо.
Тому, коли ви редагуєте знімок співачого насмешника, подумайте двічі. Ви не просто робите його красивішим. Ви додаєте шум у критично важливу глобальну базу даних. І як тільки інформація виявляється у мережі, її важко повністю видалити.
Спільнота спостерігачів за птахами хоче допомогти. Їх захоплює азарт нової знахідки. Але цей азарт стикається з новим видом цифрового забруднення. Питання не тільки в тому, чи ми можемо знайти птаха. Питання, чи можемо ми вірити фотографії, яку бачимо.
Деякі кажуть, що рішення краще у вдосконалених алгоритмах виявлення ІІ. Інші виступають за суворіші правила спільноти. Срібної кулі немає. Лише пильність. І, можливо, повернення до сирих, невідретушованих зображень. До того часу ми продовжуємо дивитися і продовжуємо сумніватися.
