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11.11.2026 15:03
„Einmal rief mich Herr Fujino in sein Labor, holte aus meinem Handzettel ein Bild hervor, das die Blutgefäße im Unterarm zeigte. Er zeigte darauf und sagte freundlich zu mir: „Schau, du hast dieses Blutgefäß ein wenig bewegt.“ Natürlich sieht es besser aus, wenn man es so bewegt. Das Anatomiediagramm ist jedoch keine Kunst. Die Realität ist so, und wir können sie nicht ändern. Nachdem ich es nun für Sie geändert habe, müssen Sie in Zukunft dem Bild an der Tafel folgen.“
Dies ist der Artikel „Mr. Fujino“ in Lu Xuns Aufsatzsammlung „Morgenblüten in der Abenddämmerung gepflückt“. Es ist ein Text, den jeder Schüler lesen wird, der die Mittelschule besucht hat. Wenn man es heute noch einmal betrachtet, ist es etwas lächerlich – das heißt, Herr Fujino hat noch nie KI gesehen.
Heutzutage muss man nicht mehr in die Wildnis hinausgehen, um Wind und Regen ausgesetzt zu sein, und man muss die Anatomie der Vögel nicht verstehen. Solange Sie einen Computer haben und 8 Fenster öffnen, um ein KI-Skript auszuführen, können Sie in weniger als einer Woche alle lebenden Vögel der Welt zeichnen. Ob es wahr ist oder nicht, spielt überhaupt keine Rolle.
Dabei handelt es sich um die „Uncle Hua Global Bird Sticker Library“, die in letzter Zeit ein großer Erfolg in der Entwickler-Community war, aber einheimische und ausländische Vogelbegeisterte so verärgert hat, dass ihr Blutdruck in die Höhe geschnellt ist. Schon beim Lesen des Projektrezensionsartikels des Autors ist zwischen den Zeilen eine Art Aufregung zu spüren, dass „leistungsstarke Rechenleistung Wunder bewirken kann“.
Um unterstützende Materialien für seine Vogelbeobachtungs-App zu erstellen, verließ sich dieser unabhängige Entwickler, der keinen Code schreiben kann, auf Vibe Coding, um mehr als 1 Milliarde Tokens zu verbrennen. Das wöchentliche Kontingent von 200 US-Dollar für Top-Level-Mitgliedschaften ging mehrmals aus, er verwandelte 11.064 lebende Vogelarten auf der Welt (später aktualisiert auf 11.011 Arten und 91 Unterarten) in weiß umrandete Aufkleber und erstellte praktischerweise eine unterstützende 15 Eine Vogel-Website, die in mehreren durchsucht werden kann Sprachen und verkündete dem gesamten Netzwerk, dass es „offiziell Open Source“ sei.
Dann ist es sofort umgekippt.
Bilder in die Hand nehmen und blind zeichnen, ein „Vogelbau-Fließband“
Ein genauerer Blick auf die Produktions-Blackbox dieses Sets aus Tausenden von Vogelaufklebern lässt Wissenschaftskommunikatoren und Feldfotografen erschaudern.
Der erste ist der fast „eindeutige Raub“ des Ergreifens und Stehlens von Referenzbildern. Es ist sehr einfach, Dinge zu erfinden, wenn KI Vögel aus dem Nichts lockt. Der Autor ist kein begeisterter Vogelbeobachter und verfügt über keine eigene Datenbank. Wie kann das Problem gelöst werden? Schreiben Sie ein Skript, um zu iNaturalist und Wikimedia Commons zu gelangen, die von Fotografen auf der ganzen Welt stapelweise aufgenommenen echten Fotos herauszusuchen, sie zu einem 3×3 „Neun-Quadrat-Raster“ zusammenzufügen und es dem Rohmodell zum Neuzeichnen zuzuführen.
Von den 11.064 Referenzfotos von Vogelarten haben nur 1.986 Arten tatsächlich offene Lizenzen übernommen (CC0, CC BY, CC BY-SA). Der Rest war entweder deutlich mit „Nichtkommerzielle Nutzung“, „Keine Bearbeitung“ oder „Alle Rechte vorbehalten“ gekennzeichnet. Es gab sogar 2.017 Arten, die in die KI gestopft wurden, ohne dass die Lizenzvereinbarung überhaupt niedergeschrieben wurde.
Nachdem er es in KI-Aufkleber umgewandelt hatte, stempelte der Autor die Aufkleber heimlich mit seinem eigenen Autorisierungsetikett (zunächst sogar unter Verwendung von PolyForm Shield 1.0.0, das die Verwendung von Konkurrenzprodukten einschränkte, und wechselte später zu CC BY 4.0) und hinterließ dann einen Satz: Wenn sich ein Aufkleber auf ein von Ihnen aufgenommenes Foto bezieht und Sie nicht möchten, dass wir es verwenden, senden Sie eine E-Mail, um ein Problem anzusprechen, und es wird innerhalb von 7 Tagen entfernt.
Diese Logik, „die Arbeit des Fotografen zuerst der KI zuzuführen und sie dann zu löschen, nachdem sie vom Eigentümer besucht wurde“, wurde im r/birds-Bereich der Vogelbeobachtungs-Community von Reddit direkt kritisiert. „Das Einschleusen der Arbeit anderer Leute in die Plagiatsmaschinerie war noch nie etwas, das durch einen „nachträglichen Antrag auf Rücknahme“ weggewaschen werden konnte.
Um in wenigen Tagen mehr als 10.000 Vögel zwangsweise einzusammeln, gibt es eine andere Methode von Thunder: Wenn Sie keine guten Fotos von unbeliebten Vögeln finden, machen Sie ein paar unvollständige Fotos und setzen sie zusammen; Nachdem das Modell bemalt wurde, wird es zur Bewertung an einen anderen KI-Prüfer übergeben. Während des Tests stellte der Autor selbst fest, dass das Rohzeichnungsmodell häufig lächerliche Monster schuf – Iris, die offensichtlich rot oder blaugrün war, wurde als leblose schwarze Augen gemalt; die Zehen verschmolzen zu einer Fleischkugel; Sogar ein Vogel mit extrem kurzen Beinen wie ein Kolibri wurde gewaltsam an ein Paar lange spatzenartige Beine gebunden.
Was soll ich also tun, wenn ich es zweimal neu zeichne und es immer noch falsch ist? Der vom Autor festgelegte Grundsatz besteht darin, keine Fotos zurückzugeben oder sie leer zu lassen, und nur diejenigen mit hohen Punktzahlen werden behalten.
Mit rein technischem Denken, um populärwissenschaftliche Probleme zu vermeiden, gab es im Open-Source-Warehouse der ersten Generation bis zu 3.388 fehlerhafte Produkte, die nicht einmal die vom Projekt selbst festgelegte KI-Bestehensgrenze (80 Punkte) überschritten (von denen 109 sogar unter 70 Punkten lagen), aber dennoch verpackt und in die öffentliche Bildergalerie gestopft wurden. Obwohl der Autor später im November mehr als 10.000 Bilder mit einem anderen Satz von KI-Standards erneut analysierte und erklärte, dass sie alle vom Anfang bis zum Ende „die Grenze überschritten“ hätten, war dieser Satz von Bildern nicht einmal von einem ornithologischen Experten systematisch überprüft worden.
Was genau ist an der „populärwissenschaftlichen Umweltverschmutzung“ giftig?
Trotz vieler Mängel empfehle ich jedem mit Begeisterung, diese Aufkleber zu verwenden, um „Kursmaterialien für die Naturerziehung und Vogelkarten für Kinder herzustellen“. Es bietet sogar eine CDN-Schnittstelle, die mit einer Codezeile und strukturierten Daten aufgerufen werden kann, die an wissenschaftliche Forschungsnummern von eBird und GBIF gebunden sind; Ich drehte mich um und fügte dem Anleitungsdokument eine dicke Schicht Haftungsausschlusspanzerung hinzu.
„Das sind Illustrationen, keine illustrierten Tafeln... Wenn Sie feststellen, dass die Zeichnungen falsch sind, können Sie gerne ein Problem einreichen. Korrekturen von Vogelfreunden sind der am meisten benötigte Beitrag zu diesem Projekt.“
Dies ist der größte umstrittene Punkt im gesamten Open-Source-Projekt: Ob Sie in der Lage sind, mehr als 10.000 Bilder zu verifizieren, ist eine Frage der Fähigkeiten, aber ob Sie darüber nachgedacht haben, vor dem Start eine professionelle Verifizierung durchzuführen, ist eine Frage der Einstellung. Der Autor hat nie direkt zugegeben, dass die Erstellung einer Reihe von Vogelwissensprodukten professionelle Kenntnisse in den Bereichen Ornithologie und Vogelbeobachtung erfordert und dass die Überwachung ein Schritt ist, der nach der Veröffentlichung durchgeführt werden muss.
Diese Idee ist in der Codeentwicklung sehr verbreitet. Programmieren – online gehen – Probleme empfangen, dann ändern – iterieren. Solange Sie als Entwickler Tools entwickeln, Bilder generieren und den Code öffnen, ist Ihre Arbeit abgeschlossen, auch wenn es sich nur um Vibe-Codierung handelt. Was die Richtigkeit des Wissens betrifft, können Sie die Korrektur den Benutzern und der Fachwelt überlassen. Diese Art des Denkens ist auf dem Gebiet der Naturwissenschaften eine Katastrophe.
Nehmen Sie als Beispiel den Wanderfalken, der in der Luft als „Greifvogel“ bekannt ist. Wenn man sich nur die Aufkleberkarte anschaut, kann ein Laie das Problem überhaupt nicht erkennen, zumal es sich bei dem gesamten Zeichenstil um einen realistischen Malstil handelt, nicht um Animationen oder einfache Strichzeichnungen.
Nachdem wir uns die von Vogelfreunden geposteten Vergleichsbilder sorgfältig angesehen haben, können wir feststellen, dass der Wanderfalke, ein Luftgreifvogel, der ursprünglich einen dicken Tarsometatarsus und starke Krallen und Zehen hatte, in eine kleinere Krallenform verdreht wurde. Nach erneuter Überprüfung gab der Autor zu, dass das ursprüngliche Referenzfoto unter einem Baum aufgenommen wurde und die Füße des Wanderfalken durch Bauchfedern und Äste blockiert waren. Als das Skript das Bild automatisch ausschnitt und die Zweige entfernte, konnte die KI nur ein Paar dünne Krallen bilden, und die für die Überprüfung des Bildes verantwortliche KI überprüfte überhaupt nicht das Verhältnis der Dicke der Beine und Füße.
Der Sonnenblumenpapagei inspirierte den Autor ursprünglich zur Initiierung des Projekts und ist sein „Lieblingsvogel“.
Aber nach dem Zeichnen ist der grundlegendste Bereich der Faltflügelfedern (die hierarchische Beziehung zwischen Federdecken und Schwungfedern) falsch.
Die Aussage „es handelt sich um eine Illustration, nicht um ein Bildband“ kann nicht von der Haftung ausgeschlossen werden. Der Grund liegt nicht darin, dass „Vogelbilderbücher nicht gezeichnet werden können“. Herkömmliche handgezeichnete Bildbände sind nicht gleichbedeutend mit Fotografie. Das Entscheidende bei handgezeichneten Entscheidungen ist jedoch, dass jeder Strich in der tatsächlichen Anatomie der Art verwurzelt ist und von sachkundigen Personen überprüft wird. Hervorragende naturalistische Maler kombinieren Langzeitbeobachtungen mehrerer Individuen und heben bewusst die charakteristischen Merkmale von Schwanzfedern, Schnabelform oder Mauserzeit hervor.
Nicht nur gefälschte Vogelaufkleber, die Popularisierung gefälschter KI-Wissenschaften ist an mehreren Fronten „vergiftend“.
Wenn es nur das Vergnügen eines unabhängigen Entwicklers wäre, wären die Dinge vielleicht nicht so beängstigend. Solche ungeheuerlichen Vorfälle, bei denen KI zur Manipulation und Herstellung natürlicher Bilder eingesetzt und dadurch wissenschaftliche Aufzeichnungen und die Populärwissenschaft kontaminiert werden, sind jedoch nicht mehr nur ein oder zwei Vorfälle.
Eine wissenschaftliche Mitteilung, die dieses Jahr in Nature Ecology \& Evolution hat einen Fall aufgezeichnet, der Alarm schlug: Ein Vogelbeobachter fotografierte einen leicht verschwommenen Vogel in Brasilien. Um es klarer zu sehen, übermittelte er das Foto an das KI-Bildtool von Google, um die Bildqualität zu verbessern, und lud das verarbeitete hochauflösende Bild dann auf iNaturalist hoch, eine der weltweit größten Citizen-Science-Plattformen.
Daher galt dieses Foto einst als neuer Verbreitungsnachweis der seltenen lokalen „Rotschulterstärling“; Erst als Experten das Originalfoto sorgfältig verglichen, stellten sie fest, dass es sich tatsächlich nur um einen weiteren, sehr häufig vorkommenden Pirol handelte. Es war die KI, die die Federeigenschaften der Rotschulterstärling aus dem Nichts hinzufügte, während sie den Vogel „ausräumte“ – sie änderte nur ein wenig die Farbe und passte die Größe an, und schon war es ein anderer Vogel.
Die subjektive Absicht dieses Vogelbeobachters ist lediglich die Verbesserung und hohe Auflösung und hat keine anderen Absichten. Aber genau diese Art von „unbeabsichtigtem Fehler“ lässt sich leichter in die zugrunde liegende Kette des menschlichen Wissens einschleichen, als einen falschen Vogel aus dem Nichts zu zeichnen. Die von der Öffentlichkeit hochgeladenen Naturbilder dienen nicht nur der Identifizierung durch andere, sondern dienen auch direkt als wissenschaftlicher Beweis für die Erforschung der globalen Artenverbreitung.
Beispielsweise gelangen eBird-Fotos in die Macaulay-Bibliothek des Cornell Lab of Ornithology und geben eine Rückmeldung an das Bild- und Tonerkennungs-Trainingsset von Merlin, einem berühmten Tool zur Vogelidentifizierung. Wenn die Federfarbe, die Zehen oder die Schnabelform des Vogels auf dem Bild stillschweigend von der KI verändert werden, bleibt der Fehler nie bei einem verzerrten Foto stehen. Es wird eine Reihe von Dominoreaktionen hervorrufen, die die Art und Weise verändern, wie nachfolgende Forscher und KI-Tools die wahre Natur verstehen.
Im Bereich der öffentlichen wissenschaftlichen Veröffentlichungen ist die Verlustrate ebenso alarmierend.
Ende Oktober dieses Jahres wurde die von China Agricultural Press herausgegebene „South China Sea Marine Life Popular Science Series“ von Lesern offen in Frage gestellt. Auf dem Cover und den Innenillustrationen des Bandes, der Penaeus monodon vorstellt, tauchte plötzlich eine seltsame „zweiköpfige Garnele“ mit zwei Köpfen auf.
Angesichts der Lächerlichkeit im gesamten Internet schlugen die Leute das Vorwort des Buches auf und waren schockiert, als sie sahen, dass darin stand: „Die überwiegende Mehrheit der Bilder in dieser Buchreihe wurde mit KI-Zeichenwerkzeugen erstellt.“ Am Ende mussten die Mitarbeiter des beteiligten Verlags antworten und sagten, dass sie das gesamte Netzwerk benachrichtigen würden, das Buch zu entfernen und das Buch zurückzurufen, und Xinhuanet kritisierte es öffentlich.
Eine „zweiköpfige Garnele“ mit zwei Köpfen ist zu gruselig und kann von den Lesern auf einen Blick erkannt werden, aber diese populärwissenschaftlichen KI-Illustrationen, die nur eine falsche Flügelader zeichnen, einen zusätzlichen Zeh hinzufügen oder die Markierungen der Schwanzfedern manipulieren, wenn sie erst einmal formell gesetzt und gedruckt und mit der maßgeblichen Aura von „populärwissenschaftlichen Büchern“ in die Regale der Buchhandlungen gestellt werden, wie sollten normale Leser und Kinder sie unterscheiden?
Bei seriösen wissenschaftlichen Aufzeichnungen sehen die gefährlichsten Bilder manchmal nicht einmal wie „KI-Illustrationen“ aus, sondern schleichen sich unter dem Deckmantel „echter Fotos“ in die Datenbank ein.
Geben Sie der geduldigen Beobachtung das Gesicht der Natur zurück
Angesichts des Anstiegs generativer Bilder haben professionelle Datenbanken für Naturbeobachtungen hohe Mauern aufgebaut und eine deutlich schwieriger zugängliche rote Linie vorgegeben als „Bitte verwenden Sie KI mit Vorsicht“.
Beispielsweise verbieten eBird und die Macaulay Library ausdrücklich das Hochladen von KI-generierten Bildern, Tönen und Videos, und die Verwendung generativer Tools zur Erweiterung oder Rekonstruktion der Originalfedern, Augen und anderer Details des Fotos ist strengstens untersagt; Erlaubt sind lediglich Zuschnitte, allgemeine Belichtungs- und Farbanpassungen sowie eine leichte Rauschunterdrückung, die keine Details verfälscht. Im Falle eines Verstoßes wird das Material als „überbearbeitet“ oder „künstlich generiert“ gekennzeichnet und bei Konten mit wiederholten Verstößen können sogar die Berechtigungen eingeschränkt werden. Im Mittelpunkt des Urteils steht nicht, welche Fotobearbeitungssoftware Sie verwendet haben, sondern ob das hochgeladene Objekt als echter Beweis für das damalige lokale biologische Individuum verwendet werden kann.
iNaturalist hat außerdem einen gezielten Abhörmechanismus eingeführt. Sobald die Community Fotos oder Aufnahmen entdeckt, die überwiegend von KI generiert wurden, kann sie diese als „künstlich generierte Inhalte“ markieren und die Originalbilder werden durch Warnbilder ersetzt. Der Beobachtungsdatensatz wird außerdem direkt auf „Casual“ herabgestuft und dauerhaft aus der „Research Grade“-Sequenz entfernt. Für Fälle, in denen echte Fotos aufgrund der KI-Retusche verzerrt sind, wird ein spezieller Kanal zur Datenqualitätsbewertung verwendet. Da iNaturalist hauptsächlich lizenzierte Datensätze in Forschungsqualität mit der Global Biodiversity Information Platform (GBIF) teilt, ist dieser Herabstufungsmechanismus gleichbedeutend damit, Bremsbeläge auf die Quellenebene wissenschaftlicher Forschungsdaten zu setzen.
Diese Plattformregeln verteidigen zumindest eine Quintessenz: „gut aussehend“ und „aussagen können“ sind völlig getrennt. Ein Originalfoto, das so verschwommen wie ein Mosaik ist, kann dennoch eine ehrliche wissenschaftliche Aufzeichnung sein; Während ein großes, hochauflösendes Foto mit zarten Federn und von KI ausgefüllten Augenlichtern angesichts wissenschaftlicher Beweise keinen Wert hat.
Allerdings reicht die Verteidigung einer professionellen Datenbank bei weitem nicht aus. Die Identifizierung gefälschter Bilder hängt immer noch stark von der menschlichen professionellen Vision ab. Ein Herkunftsnachweis kann die Überprüfung der inhaltlichen Richtigkeit nicht ersetzen. „Schlechtes Geld verdrängt gutes Geld“ im öffentlichen Internet, was es schwierig macht, „Vergiftungsoperationen“ einzudämmen.
In Citizen-Science-Datenbanken ist ein Bild zunächst einmal ein Beweis vor Ort; in Museumsillustrationen und populärwissenschaftlichen Büchern ist eine Illustration ein professionell überprüfter Wissensvertrag; und auf Social-Entertainment-Plattformen wird es zu einem Beitrag, der Traffic anzieht, zu einem Modeartikel, der sagt: „Ich bin gut im Umgang mit KI.“
„Rechenleistung kann Fachwissen ersetzen“ ist voller Arroganz. Ohne die Kontrolle von Experten auf diesem Gebiet und die Genehmigung originaler fotografischer Werke können oder sollten die Menschen die strenge Naturwissenschaft nicht als einen Ort betrachten, an dem sie Token-Konsum und KI-Fähigkeitswettbewerbe zur Schau stellen können, noch sollten sie der Gemeinschaft ernsthafte wissenschaftliche Überprüfungspflichten für „kostenlose Minenräumung“ übertragen.
Die Natur war noch nie ein Skript, das durch schnelle Worte stapelweise generiert werden kann. In einer Zeit, in der es viel einfacher ist, 10.000 Bilder zu erstellen, als in den Park zu gehen, um einen Vogel zu identifizieren, müssen wir vorsichtiger sein als je zuvor.
Selina
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Dieser Artikel stammt aus der Kolumne
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