Dla obserwatorów ptaków spotkanie rzadkiego gatunku to prawdziwy strzał w dziesiątkę. Na pierwszych stronach gazet pojawia się informacja o wędrującym gatunku z dala od jego zwykłego zasięgu. W Wielkiej Brytanii takie znaleziska natychmiast stają się wiedzą publiczną. Weźmy na przykład czaplę rafową zachodnią. Ptak ten, zwykle spotykany w Afryce lub południowej Europie, pojawił się w północnej Walii w czerwcu. Fora eksplodowały dyskusjami, a uroczystość stała się głównym wydarzeniem dnia.
Potem zaczął się rozkład.
Teraz naukowcy biją na alarm. Wzywają miłośników ptaków, aby zaprzestali ingerencji w sztuczną inteligencję (AI) w swoich zdjęciach. Sedno obaw polega na tym, że zatruwa to źródło danych dotyczących nauki obywatelskiej. Platformy takie jak iNaturalist i Macaulay Library opierają się na informacjach dostarczanych przez społeczeństwo. Dane te stanowią podstawę badań w świecie rzeczywistym, które śledzą zmiany siedlisk i monitorują zasięgi gatunków. Ale teraz zdjęcia ptaków zmodyfikowane przez sztuczną inteligencję opublikowane na forach wprowadzają szum do użytecznego sygnału. I coraz trudniej jest odróżnić rzeczywistość od fikcji.
Pułapka „piękna” w fotografii dzikiej przyrody
Dzięki narzędziom generatywnej sztucznej inteligencji fałszowanie zdjęć stało się łatwym zadaniem. Nie mówimy o modelach tekstowych, takich jak ChatGPT, ale o sieciach neuronowych. W ciągu kilku sekund możesz wygenerować wysokiej jakości obraz fikcyjnego ptaka. Lub zrób prawdziwe zdjęcie i „popraw” je: usuń gałąź, wyostrz pióra, rozjaśnij kolory.
Algorytm nie przejmuje się biologią. Interesują go wzory.
W niedawnej publikacji w czasopiśmie Nature badacze opisali zakres zniszczeń. W bazach danych pojawiły się już setki fałszywych obrazów. Rzeczywista liczba nie jest znana i prawdopodobnie jest znacznie wyższa. Większość z nich pozostaje niezauważona. Prowadzi to do skażenia dokumentacji gromadzonej przez społeczeństwo przez lata.
„Z mojego doświadczenia związanego z przeglądaniem Facebooka wynika, że są to po prostu obrazy generowane przez sztuczną inteligencję” – powiedział dr Alexander Leese.
Autorką artykułu jest Liz, ekolog z Manchester Metropolitan University. Jego punkt widzenia jest bardzo jasny: wykorzystanie takich zdjęć do śledzenia zasięgu gatunków jest trudne. A może to niemożliwe.
Bezpośrednie fałszerstwa są rzadkie. Na Syberii nie widujemy tukanów – to byłoby zbyt oczywiste. Pewność siebie niszczą subtelne, ledwo zauważalne zmiany. Tarantula prosi sztuczną inteligencję o zrobienie „lepszego” zdjęcia. Program zastępuje pisaki i dodaje oznaczenia (znaczniki/wzory). W rezultacie otrzymujesz ptaka hybrydowego, który nigdy nie istniał w naturze.
Błąd dzierzby czerwonoskrzydłej
Liz podaje konkretny przykład. Obserwacja dzierzby czerwonoskrzydłej w środkowej Brazylii. Gatunek ten nie był tam wcześniej notowany. Dzierzby czerwonoskrzydłe pochodzą z Ameryki Północnej. Ptak na zdjęciu był w rzeczywistości złotowłosym tanagerem. Jest to pospolity gatunek Nowego Świata.
Fotograf wykorzystał sztuczną inteligencję, aby uzyskać ostrzejsze i lepsze zdjęcie. Algorytm dodał charakterystyczne czerwone pagony (plamy na ramionach) innego gatunku. Wynik: fałszywy wpis. Duch w danych.
Fotografowie dzikiej przyrody mają obsesję na punkcie znalezienia idealnego zdjęcia. Nie zawsze rozumieją ryzyko. Obraz, który dziś zwycięża w konkursach, jutro może stwarzać problemy naukowe.
Dlaczego dokładne dane są ważniejsze niż kiedykolwiek
Skala problemu jest dopiero oceniana. Na platformie iNaturalist, na której znajduje się ponad 610 milionów obrazów, tylko 1400 z nich zostało dotychczas oznaczonych jako utworzone lub zmodyfikowane przez sztuczną inteligencję. To mniej niż 0,002%. Ale czy głośność ma znaczenie, jeśli źródło jest wątpliwe?
Platformy te działają jak czujniki czasu rzeczywistego. Pokazują nam zmiany klimatyczne w działaniu. Czy rośliny kwitną wcześniej? Czy gatunki migrują na północ? Te dane są potrzebne ekologom (organizacjom ekologicznym). Muszą wiedzieć, gdzie żyje dany gatunek.
Wartość tych informacji dostrzega Tony Iuan, dyrektor ds. wsparcia społeczności w iNaturalist i współautor artykułu.
„To prawie jak czujnik tego, co dzieje się na Ziemi” – powiedział Iuan.
Większość zmian nie jest złośliwa. Mają charakter estetyczny. Ale granica szybko się zaciera. Jeśli dane są niedokładne, wnioski są błędne. Nie możemy strzec tego, czego nie rozumiemy.
Dlatego edytując zdjęcie przedrzeźniacza, zastanów się dwa razy. Nie tylko sprawiasz, że jest piękniejsza. Dodajesz szum do krytycznej globalnej bazy danych. A gdy informacja znajdzie się w Internecie, trudno ją całkowicie usunąć.
Społeczność obserwująca ptaki chce pomóc. Porywa ich ekscytacja nowym znaleziskiem. Ale to podekscytowanie zderza się z nowym rodzajem zanieczyszczenia cyfrowego. Pytanie nie dotyczy tylko tego, czy uda nam się znaleźć ptaka. Pytanie, czy możemy ufać fotografii, którą widzimy.
Niektórzy twierdzą, że rozwiązanie jest lepsze w przypadku zaawansowanych algorytmów wykrywania AI. Inni opowiadają się za bardziej rygorystycznymi przepisami wspólnotowymi. Nie ma złotego środka. Tylko czujność. A może powrót do surowych, nieretuszowanych obrazów. Do tego czasu szukamy dalej i wciąż wątpimy.
