compañía

2026-11-11 15:03

"Una vez, el Sr. Fujino me llamó a su laboratorio, sacó una imagen de mi folleto que mostraba los vasos sanguíneos en la parte inferior del brazo. La señaló y me dijo amablemente: "Mira, moviste un poco este vaso sanguíneo. Por supuesto, se ve mejor si lo mueves así. Sin embargo, el diagrama de anatomía no es arte. La realidad es así y no podemos cambiarla. Ahora que lo he cambiado por ti, tendrás que seguir la imagen en la pizarra en el futuro".

Este es el artículo "Sr. Fujino" de la colección de ensayos de Lu Xun "Flores de la mañana arrancadas al anochecer". Es un texto que todo estudiante que haya asistido a la escuela secundaria leerá. Mirándolo de nuevo hoy, es algo ridículo: es decir, el Sr. Fujino nunca ha visto IA.

Hoy en día, no es necesario salir a la naturaleza para exponerse al viento y la lluvia, y no es necesario comprender la anatomía de las aves. Siempre que tengas una computadora y abras 8 ventanas para ejecutar un script de IA, podrás dibujar todas las aves vivas del mundo en menos de una semana. En cuanto a si es verdad o no, no importa en absoluto.

Esta es la "Biblioteca global de pegatinas de aves del tío Hua", que recientemente ha sido un éxito de alto perfil en la comunidad de desarrolladores, pero ha enfurecido tanto a los entusiastas de las aves nacionales y extranjeras que su presión arterial se ha disparado. Con solo leer el artículo de revisión del proyecto del propio autor, hay una especie de entusiasmo de que "una poderosa potencia informática puede producir milagros" está impregnado entre líneas.

Para crear materiales de apoyo para su aplicación de observación de aves, este desarrollador independiente que no puede escribir código confió en Vibe Coding para quemar más de mil millones de tokens, se quedó sin la cuota semanal de membresía de alto nivel de 200 dólares varias veces y convirtió 11,064 especies de aves vivas en el mundo (posteriormente actualizadas a 11,011 especies y 91 subespecies) en pegatinas con bordes blancos, y construyó convenientemente un sitio web de soporte 15 Un sitio web de aves que se puede buscar en múltiples idiomas, y anunció a toda la red que es "oficialmente de código abierto".

Luego se dio la vuelta inmediatamente.

Recogiendo dibujos y dibujando a ciegas, una "cadena de montaje para hacer pájaros"

Una mirada más cercana a la caja negra de producción de este conjunto de miles de pegatinas de pájaros es suficiente para hacer estremecer a los comunicadores científicos y fotógrafos de campo.

El primero es el casi "claro robo" de agarrar y robar fotografías de referencia. Es muy fácil inventar cosas cuando la IA saca pájaros de la nada. El autor no es un entusiasta de la observación de aves y no tiene su propia base de datos. ¿Cómo solucionar el problema? Escriba un guión para ir a iNaturalist y Wikimedia Commons, extraiga las fotografías reales tomadas por fotógrafos de todo el mundo en lotes, júntelas en una "cuadrícula de nueve cuadrados" de 3 × 3 y alimente el modelo sin procesar para volver a dibujarlo.

Entre las 11.064 fotografías de referencia de especies de aves, sólo 1.986 especies adoptaron realmente licencias abiertas (CC0, CC BY, CC BY-SA). El resto estaba claramente marcado como "Uso no comercial", "Sin derivados" o "Todos los derechos reservados". Incluso hubo 2.017 especies que se incluyeron en la IA sin siquiera escribir el acuerdo de licencia.

Después de convertirlo en calcomanías de IA, el autor estampó las calcomanías con su propia etiqueta de autorización (inicialmente incluso usando PolyForm Shield 1.0.0, que restringió el uso de productos de la competencia, y luego cambió a CC BY 4.0), y luego dejó una oración: Si una calcomanía se refiere a una foto que tomó y no desea que la usemos, envíe un correo electrónico para plantear un problema y se eliminará dentro de 7 días.

Esta lógica de "alimentar primero el trabajo del fotógrafo a la IA y luego eliminarlo después de ser visitado por el propietario" fue criticada directamente en la sección r/birds de la comunidad de observación de aves de Reddit. "Introducir el trabajo de otras personas en la máquina del plagio nunca ha sido algo que pueda eliminarse" solicitando retirarse después ".

Para recolectar por la fuerza más de 10,000 aves en unos pocos días, existe otro método de Thunder: si no puede encontrar buenas fotografías de aves impopulares, tomará algunas fotografías incompletas y las juntará; Una vez pintado el modelo, se entregará a otro revisor de IA para que lo califique. Durante la prueba, el propio autor descubrió que el modelo de dibujo en bruto frecuentemente creaba monstruos ridículos: iris que eran obviamente rojos o azul verdosos estaban pintados como ojos negros sin vida; los dedos de los pies se fundieron en una bola de carne; Incluso un pájaro con patas extremadamente cortas como un colibrí fue unido por la fuerza a un par de patas largas parecidas a las de un gorrión.

Entonces, ¿qué debo hacer si lo vuelvo a dibujar dos veces y sigo haciéndolo mal? El principio marcado por el autor es no devolver fotos, ni dejarlas en blanco, y sólo se conservarán aquellas con puntuaciones altas.

Utilizando el pensamiento de ingeniería pura para evitar problemas de divulgación científica, en el almacén de código abierto de primera generación, había hasta 3388 productos defectuosos que ni siquiera pasaron la línea de aprobación de IA (80 puntos) establecida por el proyecto en sí (109 de los cuales eran incluso inferiores a 70 puntos), pero aún así estaban empaquetados y metidos en la galería de imágenes públicas. Aunque más tarde el autor volvió a ejecutar más de 10.000 imágenes utilizando otro conjunto de estándares de IA en noviembre y declaró que todas "pasaron la línea", de principio a fin, este conjunto de imágenes no había sido revisado sistemáticamente ni siquiera por un experto en ornitología.

¿Qué tiene exactamente de venenoso la "contaminación de la ciencia popular"?

A pesar de muchas deficiencias, sigo recomendando con entusiasmo que todos utilicen estas pegatinas para "hacer material didáctico sobre educación sobre la naturaleza y tarjetas de pájaros para niños". Incluso proporciona una interfaz CDN a la que se puede llamar con una línea de código y datos estructurados vinculados a números de investigación científica de eBird y GBIF; Me di la vuelta y me agregué una gruesa capa de protección de descargo de responsabilidad en el documento de instrucciones.

"Estas son ilustraciones, no láminas ilustradas... Si encuentra que los dibujos están incorrectos, puede enviar un problema. Las correcciones de los amigos pájaros son la contribución más necesaria a este proyecto".

Este es el punto más controvertido en todo el proyecto de código abierto: si tiene la capacidad de verificar más de 10,000 imágenes es una cuestión de capacidad, pero si ha pensado en realizar una verificación profesional antes del lanzamiento es una cuestión de actitud. El autor nunca ha admitido directamente que la producción de un conjunto de productos de conocimiento de las aves requiere conocimientos profesionales en los campos de la ornitología y la observación de aves, y que el seguimiento es un paso que debe realizarse después de la liberación.

Esta idea es muy común en el desarrollo de código. Programar - conectarse - recibir problemas, luego modificar - iterar. Como desarrollador, siempre que desarrolle herramientas, genere imágenes y abra el código, su trabajo estará completo, incluso si se trata solo de codificación ambiental. En cuanto a si el conocimiento es exacto, puede dejar que los usuarios y las comunidades profesionales lo corrijan. Este tipo de pensamiento es un desastre en el campo de las ciencias naturales.

Tomemos como ejemplo el halcón peregrino, conocido como el "ave rapaz" en el aire. Si solo miras el mapa adhesivo, un profano no puede ver el problema en absoluto, especialmente porque todo el estilo de dibujo es un estilo de pintura realista, no animación o simples dibujos lineales.

Después de mirar detenidamente las imágenes comparativas publicadas por amigos de las aves, podemos encontrar que el halcón peregrino, una rapaz aérea que originalmente tenía un tarsometatarso grueso y garras y dedos fuertes, se ha torcido en una forma de garra más pequeña. Después de volver a comprobarlo, el autor admitió que la foto de referencia original fue tomada desde debajo de un árbol y que las patas del halcón peregrino estaban bloqueadas por plumas y ramas abdominales. Cuando el guión cortó automáticamente la imagen y eliminó las ramas, la IA solo pudo formar un par de garras delgadas, y la IA responsable de revisar la imagen no verificó en absoluto la relación entre el grosor de las piernas y los pies.

El loro girasol inspiró originalmente al autor a iniciar el proyecto y es su "pájaro favorito".

Pero después de dibujar, el área más básica de las plumas de las alas plegables (la relación jerárquica entre las coberteras y las plumas de vuelo) es incorrecta.

La afirmación "es una ilustración, no un libro ilustrado" no puede eximir de responsabilidad. La razón no es que "los libros ilustrados con pájaros no se puedan dibujar". Los libros ilustrados tradicionales dibujados a mano no equivalen a la fotografía. Pero la conclusión de las elecciones dibujadas a mano es que cada trazo tiene sus raíces en la anatomía real de la especie y es verificado por personas conocedoras. Los excelentes pintores naturalistas combinarán observaciones a largo plazo de múltiples individuos y resaltarán deliberadamente las características identificativas de las plumas de la cola, la forma del pico o el período de muda.

No solo pegatinas de pájaros falsas, la popularización de la ciencia falsa de la IA está "envenenando" en múltiples frentes

Si fuera sólo el placer de un desarrollador independiente, las cosas podrían no ser tan aterradoras. Sin embargo, incidentes tan escandalosos como el uso de IA para alterar y fabricar imágenes naturales, contaminando así registros científicos y divulgación científica, ya no son solo uno o dos incidentes.

Una comunicación académica publicada este año en Nature Ecology \& Evolution registró un caso que hizo sonar la alarma: un observador de aves fotografió un pájaro ligeramente borroso en Brasil. Para verlo más claramente, envió la foto a la herramienta de imágenes de inteligencia artificial de Google para mejorar la calidad de la imagen y luego cargó la imagen procesada de alta definición en iNaturalist, una de las plataformas de ciencia ciudadana más grandes del mundo.

Como resultado, esta fotografía alguna vez fue considerada como un nuevo registro de distribución del raro "mirlo de alas rojas" local; No fue hasta que los expertos compararon cuidadosamente la foto original que descubrieron que en realidad se trataba de otro oropéndola local extremadamente común. Fue la IA la que agregó las características de las plumas del mirlo de alas rojas de la nada en el proceso de "limpiar" al pájaro; simplemente cambió un poco de color y ajustó el tamaño, y ya era un pájaro diferente.

La intención subjetiva de este observador de aves es sólo la mejora y la alta definición, y no tiene otras intenciones. Pero es precisamente este tipo de "error involuntario" el que es más fácil de infiltrar en la cadena subyacente del conocimiento humano que sacar un pájaro falso de la nada. Las imágenes naturales subidas por el público no sólo son para que otros las identifiquen, sino que también sirven directamente como evidencia científica para la investigación de la distribución global de especies.

Por ejemplo, las fotografías de eBird ingresarán a la Biblioteca Macaulay del Laboratorio de Ornitología de Cornell y retroalimentarán el conjunto de entrenamiento de reconocimiento de imágenes y sonidos de Merlin, una famosa herramienta de identificación de aves. Si la IA cambia silenciosamente el color de las plumas, los dedos de las patas o la forma del pico del pájaro en la imagen, el error nunca se detendrá en una foto distorsionada. Formará una serie de reacciones de dominó, cambiando la forma en que los investigadores posteriores y las herramientas de inteligencia artificial entienden la naturaleza real.

En el campo de las publicaciones científicas públicas, el ritmo de pérdida es igualmente alarmante.

A finales de octubre de este año, los lectores cuestionaron abiertamente la "Serie de divulgación científica sobre la vida marina del Mar de China Meridional" publicada por China Agriculture Press. En la portada y en las ilustraciones interiores del volumen que presenta a Penaeus monodon, apareció de repente un extraño "camarón de dos cabezas" con dos cabezas.

Ante las burlas de todo Internet, la gente abrió el prefacio del libro y se sorprendió al descubrir que decía: "La gran mayoría de las imágenes de esta serie de libros fueron generadas por herramientas de dibujo de IA". Al final, el personal de la editorial involucrada tuvo que responder y dijo que estaban notificando a toda la red para que retiraran el libro y lo retiraran, y Xinhuanet lo criticó públicamente.

Un "camarón de dos cabezas" con dos cabezas da demasiado miedo y los lectores pueden distinguirlo de un vistazo, pero esas ilustraciones de ciencia popular de IA que solo dibujan una vena del ala equivocada, agregan un dedo adicional o alteran las marcas de las plumas de la cola, una vez que se componen e imprimen formalmente y se colocan en los estantes de las librerías con el aura autorizada de los "libros de ciencia popular", ¿cómo deberían distinguirlos los lectores comunes y los niños?

Para los registros científicos serios, a veces las imágenes más peligrosas ni siquiera tienen la apariencia de "ilustraciones de IA", sino que se cuelan en la base de datos bajo la apariencia de "fotos reales".

Devolver el rostro de la naturaleza a la observación paciente

Ante el aumento de imágenes generativas, las bases de datos profesionales de observación natural han estado construyendo muros altos, dando una línea roja de acceso mucho más difícil que "use la IA con precaución".

Por ejemplo, eBird y la Biblioteca Macaulay prohíben explícitamente la carga de imágenes, sonidos y videos generados por IA, y el uso de herramientas generativas para aumentar o reconstruir las plumas, ojos y otros detalles originales de la foto está estrictamente prohibido; sólo se permiten recortes, ajustes generales de exposición y color, y una ligera reducción de ruido que no falsifique los detalles. En caso de infracción, el material se etiquetará como "sobreeditado" o "generado artificialmente", y es posible que incluso se restrinjan los permisos de las cuentas con infracciones repetidas. El núcleo de su juicio no es qué software de edición de fotografías utilizó, sino si el objeto cargado puede usarse como evidencia real del individuo biológico local en ese momento.

iNaturalist también ha lanzado un mecanismo de interceptación dirigido. Una vez que la comunidad descubre fotos o grabaciones generadas principalmente por IA, pueden marcarlas como "contenido generado artificialmente" y las imágenes originales serán reemplazadas por imágenes de advertencia. El registro de observación también se degradará directamente a "Casual" y se eliminará permanentemente de la secuencia de "Grado de investigación". Para los casos en los que las fotos reales se vean distorsionadas debido al retoque con IA, se utilizará un canal especial de evaluación de la calidad de los datos. Dado que iNaturalist comparte principalmente registros con licencia de grado de investigación con la Plataforma Global de Información sobre Biodiversidad (GBIF), este mecanismo de degradación equivale a poner frenos al nivel de fuente de datos de investigación científica.

Estas reglas de la plataforma al menos defienden un resultado final: separar completamente "guapo" y "puede testificar". Una fotografía original que sea tan borrosa como un mosaico aún puede ser un registro científico honesto; mientras que una gran fotografía de alta definición con delicadas plumas y luces rellenadas por IA no tiene valor frente a la evidencia científica.

Sin embargo, la defensa de una base de datos profesional está lejos de ser suficiente. La identificación de imágenes falsas todavía depende en gran medida de la visión profesional humana. La prueba de origen no puede reemplazar la revisión de la exactitud del contenido. "El dinero malo desplaza al dinero bueno" en la Internet pública, lo que dificulta contener las operaciones de "envenenamiento".

En las bases de datos de ciencia ciudadana, una imagen es ante todo una evidencia in situ; en las ilustraciones de museos y en los libros de divulgación científica, una ilustración es un contrato de conocimientos verificado profesionalmente; y en las plataformas sociales de entretenimiento, se convierte en una publicación que atrae tráfico, un artículo de moda que dice "Soy bueno usando la IA".

"La potencia informática puede sustituir a la experiencia" está lleno de arrogancia. Sin el control de expertos en el campo y la autorización de trabajos fotográficos originales, la gente no puede, o al menos no debería, considerar las ciencias naturales rigurosas como un lugar para mostrar el consumo de Tokens y las competencias de habilidades de IA, ni tampoco deberían transferir serias obligaciones de revisión científica a la comunidad para el "desminado libre".

La naturaleza nunca ha sido un guión que pueda generarse en lotes mediante palabras rápidas. En esta era en la que generar 10.000 fotografías es mucho más fácil que ir al parque a identificar un ave, debemos ser más cautelosos que nunca.

Selina

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