Для орнитолов встреча с редким видом — это настоящий джекпот. Встреча странствующего вида далеко от его обычного ареала — новость заголовочного уровня. В Великобритании такие находки мгновенно становятся достоянием общественности. Возьмем, к примеру, западную рифовую цаплю. Обычно обитающая в Африке или Южной Европе, эта птица появилась в июне на севере Уэльса. Форумы взорвались обсуждением, празднование стало главным событием дня.
Затем началось разложение.
Сейчас ученые бьют тревогу. Они призывают любителей птиц перестать вмешивать в снимки искусственный интеллект (ИИ). Суть опасений в том, что это отравляет источник данных гражданской науки. Платформы вроде iNaturalist и Macaulay Library опираются на информацию, предоставленную общественностью. Эти данные лежат в основе реальных исследований: они отслеживают изменения местообитаний и мониторят ареалы видов. Но теперь изображения птиц, измененные ИИ, размещенные на форумах, вносят шум в полезный сигнал. И становится сложно отличить реальность от вымысла.
Ловушка «красоты» в фотографии дикой природы
Генеративные инструменты ИИ сделали подделку снимков легкой задачей. Речь не о текстовых моделях вроде ChatGPT, а об图像овых нейросетях. Вы можете сгенерировать высококачественное изображение вымышленной птицы за секунды. Или взять настоящую фотографию и «улучшить» ее: убрать ветку, повысить резкость перьев, сделать цвета ярче.
Алгоритму нет дела до биологии. Его интересуют паттерны.
В недавней публикации в журнале Nature исследователи описали масштаб ущерба. Сотни фальшивых изображений уже оказались в базах данных. Реальное число неизвестно и, вероятно, значительно выше. Большинство из них остаются незамеченными. Это приводит к загрязнению записей, собранных общественностью на протяжении многих лет.
«Мой опыт просмотра Facebook в наши дни таков, что там просто изображения, сгенерированные ИИ», — заявил доктор Александр Лиз.
Лиз, эколог из Манчестерского Metropolitan University, автор статьи. Его тезис предельно четок: использовать такие фотографии для отслеживания ареалов видов затруднительно. А возможно, и невозможно.
Откровенные фальсификации редки. Мы не видим туканов в Сибири — это было бы слишком очевидно. Доверие разрушают тонкие, едва заметные правки. Птицеед просит ИИ сделать фотографию «лучше». Программа заменяет перья, добавляет markings (отметки/узоры). В итоге вы получаете гибридную птицу, которой никогда не существовало в природе.
Ошибка с краснокрылым сорокопутом
Лиз приводит конкретный пример. Наблюдение за краснокрылым сорокопутом в Центральной Бразилии. Этот вид там ранее не фиксировался. Краснокрылые сорокопуты обитают в Северной Америке. Птица на фото на самом деле была иполетом (золотоволосым танагром). Это распространенный вид Нового Света.
Фотограф использовал ИИ, чтобы получить более резкое и качественное изображение. Алгоритм добавил характерные красные эпаuletы (плечевые пятна) другого вида. Результат: ложная запись. Призрак в данных.
Фотографы дикой природы одержимы поиском идеального кадра. Они не всегда осознают риски. Изображение, которое сегодня выигрывает конкурсы, завтра может создать научные проблемы.
Почему точные данные важны как никогда
Масштаб проблемы пока лишь оценивается. На платформе iNaturalist, где размещено более 610 миллионов изображений, пока только 1 400 из них были отмечены как созданные или измененные с помощью ИИ. Это менее 0,002%. Но имеет ли значение объем, если источник вызывает сомнения?
Эти платформы действуют как датчики в режиме реального времени. Они показывают нам изменения климата в действии. Растения зацветают раньше? Виды мигрируют на север? Conservationists (природоохранные организации) нуждаются в этих данных. Им необходимо знать, где обитают виды.
Тони Иуан, директор по поддержке сообщества в iNaturalist и соавтор статьи, видит ценность этой информации.
«Это почти как датчик того, что происходит на Земле», — сказал Иуан.
Большинство правок не являются злонамеренными. Они носят эстетический характер. Но грань быстро размывается. Если данные неточны, выводы ошибочны. Мы не можем охранять то, чего не понимаем.
Поэтому, когда вы редактируете снимок певчего пересмешника, подумайте дважды. Вы не просто делаете его красивее. Вы добавляете шум в критически важную глобальную базу данных. И как только информация оказывается в сети, ее трудно полностью удалить.
Сообщество наблюдателей за птицами хочет помочь. Их увлекает азарт новой находки. Но этот азарт сталкивается с новым видом цифрового загрязнения. Вопрос не только в том, можем ли мы найти птицу. Вопрос в том, можем ли мы верить фотографии, которую видим.
Некоторые говорят, что решение лучше в усовершенствованных алгоритмах обнаружения ИИ. Другие выступают за более строгие правила сообщества. Серебряной пули нет. Лишь бдительность. И, возможно, возвращение к сырым, неотретушированным изображениям. До тех пор мы продолжаем смотреть и продолжаем сомневаться.
