摘要
AI生成的可视化正迅速进入学术交流领域。曾经专注于文本的工具现在生成图表、概念插图、风格化图表，甚至伪摄影图像，这些都可能影响研究的感知和理解。
本文探讨了AI生成图形如何改变学术交流，并提供了使用这些工具的伦理实用指南。讨论了合法视觉辅助与误导性图像操纵的区别，解释了如何保护可追溯性和可重复性，并概述了研究人员应遵循的标准，以符合期刊政策和研究诚信指南。
通过将AI视为提高清晰度的辅助工具，而非捷径或美化结果的手段，学者们可以在保持科学记录信任的同时，尝试新的视觉工具。清晰的文档、方法透明以及数据与图像之间的紧密联系依然至关重要。
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AI生成的可视化如何改变学术出版
过去，大多数学术图形都是手工制作的。研究人员在统计软件中生成图表，在矢量程序中绘制概念图，偶尔委托专业插画师。如今，一类新工具正在重塑这一格局：利用人工智能根据提示、草图、数据表甚至粗略想法生成或优化可视化的系统。
这些工具看起来如同奇迹。它们可以从简单的草图生成精美的线条艺术，将密集的表格转换为视觉吸引力强的图形，或在几秒钟内生成示意图。与此同时，它们也带来了严肃的问题。AI生成的图形何时仍是底层数据的准确表现？编辑和读者如何判断图像是否被操纵？当AI帮助创建图像时，作者必须披露什么？
本文提供了一个实用指南，介绍如何使用AI进行研究可视化，以增强清晰度而不破坏信任。重点关注三个关键目标：避免操纵、确保可追溯性和保持学术标准。
1. 什么算作AI生成的可视化？
AI生成的可视化可以采取多种形式。一些工具直接处理数值数据，根据数据集建议图表类型和布局。其他工具专注于视觉设计，将文本提示转化为概念图或插图。第三类工具则通过去除噪点、锐化边缘或填补缺失区域来“增强”图像。
在学术环境中，区分三种广泛用途是有帮助的：
1.1. 说明性概念图
这些是帮助解释关系、工作流程、过程或概念框架的图表。AI工具可能生成方框、箭头和图标或风格化背景，使图形更具吸引力。只要概念内容来自研究者且准确呈现，这种使用是合法的。
1.2. 数据驱动的图表和绘图
一些工具接受数据表作为输入并自动建议图表。如果图表忠实反映数据并使用常规、透明的刻度，主要关注点不是美学，而是可追溯性和文档记录：图像是如何生成的，其他人能否复现？
1.3. 图像增强与合成
在依赖显微镜、成像或截图的领域，AI可用于去噪、放大或“修补”缺失区域。在极端情况下，生成模型可以产生看起来像真实实验结果的完全合成图像。这些用途带来最大的伦理风险，如果处理不当，最有可能违反期刊政策。
2. 机遇：清晰度、可访问性和速度
负责任地使用，AI生成的可视化可以在多个方面支持学术交流。它们可以帮助有强烈想法但设计技能有限的研究者。它们可以通过促使作者简化杂乱的图形来提高可访问性。它们可以减少在幻灯片软件中移动形状的时间，从而有更多时间用于解释结果。
AI工具还鼓励作者进行视觉思考。许多读者更容易通过图表形式理解复杂关系，而非密集的文字。一个好的图形可以总结整个方法部分，或突出数据中的关键模式，否则这些模式可能会在表格中丢失。
然而，这些好处依赖于一个明确的规则：图形必须忠实于数据和论点——而非误导人的装饰性点缀。
3. 伦理风险：操控、幻觉和审美偏见
同样增强清晰度的工具也可能更容易跨越伦理界限。由于AI生成的图像可以在几秒钟内润色，存在优先考虑视觉冲击而非准确性的诱惑。一些关键风险包括：
3.1. 误导性增强
过度平滑、激进的颜色变化或选择性裁剪可能夸大模式或掩盖不确定性。看起来更清晰的图像实际上可能对数据的局限性不够诚实。
3.2. “幻觉”细节
生成模型能够发明原始数据中从未出现过的特征。在科学成像中，这尤其危险。例如，一个“填补”微观照片中缺失结构的工具，可能会产生美观但虚假的表现。
3.3. 重美学轻实质
审稿人和读者是人类；他们可能无意识地认为精美的图形更具说服力。如果使用 AI 生成的视觉效果使薄弱结果看起来比实际更强，技术就成了说服工具而非解释工具。
由于许多问题较为微妙，最安全的方法是将任何 AI 参与图形的行为视为必须透明、记录和合理的。
4. 伦理 AI 生成图形的原则
为了确保 AI 生成的可视化增强而非削弱学术交流，研究人员可以采用一套核心原则。
4.1. 忠实于基础数据
任何基于实证数据的图形都应准确反映该数据。比例、坐标轴、颜色和叠加不得扭曲大小或关系。如果 AI 建议的图表类型压缩了差异或隐藏了异常值，研究人员应覆盖该建议。
当图像来源于实验或观察数据时，AI 的作用应限于技术上可证明的降噪或对比度调整。添加、删除或虚构特征的转换超出了展示范围，进入了伪造领域。
4.2. 可追溯性和文档记录
读者和审稿人应能够理解图形的制作过程。这不要求为每个图表提供完整的技术附录，但作者应能回答基本问题：使用了什么软件或 AI 模型？图像是直接从数据生成，还是从文本描述生成？之后是否进行了任何手动编辑？
良好实践包括保留：
• 原始原始数据文件和中间导出文件，
• 简短的方法说明，描述图形的创建方式，
• 尽可能保留用于绘图的早期版本或脚本。
许多期刊已经要求图表可以根据请求从数据重新生成。引入 AI 不会改变这一要求；如果有的话，它加强了对清晰记录的需求。
4.3. 可重复性和版本控制
当可视化是已发表分析的一部分时，其他研究人员应能够使用相同的数据和工作流程重现该图形。如果 AI 仅用作布局助手（例如，建议配色方案或标签位置），则可重复性问题较小。然而，如果专有模型以无法复制的方式转换视觉内容，作者需要考虑该图形是否应保留在永久记录中。
4.4. 尊重期刊和机构政策
许多期刊现在发布了关于在文本和图像中使用 AI 工具的明确规则。有些允许在披露的情况下使用 AI 辅助的布局或插图；其他则禁止可能被误认为是实验数据的 AI 生成图形。
在包含 AI 生成的可视化之前，作者应审查相关指南，遇有疑问时，在投稿信或方法部分说明其流程。主动透明可以防止后续误解。
4.5. 敏感数据保护
一些 AI 工具完全在云端运行，将内容发送到外部服务器。如果可视化基于敏感或机密数据——患者图像、专有设计、未公开数据集——使用此类工具可能违反伦理审批或法律协议。在这些情况下，本地运行或机构批准的工具更安全。
5. 使用 AI 制作图形的实用工作流程
将原则转化为实践可能具有挑战性，尤其是对忙碌的研究人员。以下工作流程提供了一种务实的方法，将 AI 可视化工具整合到学术工作中，同时不降低标准。
步骤 1：明确图形的目的。 决定读者应从可视化中学到什么。它是概念图、结果摘要、过程描述还是实验装置示意？
步骤 2：从数据或概念出发，而非工具。 先在纸上或基本绘图程序中草拟图形。这确保知识结构来自您，而非 AI 随机生成的内容。
步骤 3：使用 AI 提高清晰度，而非创造内容。 让工具整理布局、提出更清晰的图标设计或协调颜色。避免超出数据范围的特征或添加可能误导的装饰性元素。
步骤 4：与基础证据交叉核对。 在 AI 协助后，将图形与您的原始数据或概念笔记进行比较。所有元素是否仍对应真实且有据可依的内容？如果无法用您的工作解释某个特征，请将其删除。
步骤 5：记录您的流程。 简要记录您使用了哪些工具以及如何使用。这些内容可以放入您的内部项目记录中，并在相关情况下写入手稿的方法或致谢部分。
步骤 6：在适当时披露 AI 参与情况。 如果您的图形在很大程度上由 AI 系统塑造，考虑添加简短说明，尤其是在期刊指南要求时。透明度建立信任。
6. 编辑、审稿人和读者的期望
随着 AI 生成的可视化变得越来越普遍，期望也将随之演变。编辑和审稿人不太可能反对那些明确标注且与文本关系明显的概念图。然而，他们会对任何看似提出强有力实证主张但无法追溯到已记录数据或可复现流程的图形保持警惕。
读者也可能会更加敏感于解释性艺术作品与实证视觉之间的区别。他们希望得到保证，关键图表、图像和示意图是基于基础证据而非模型的想象。清晰的图例、透明的图注和诚实的不确定性描述将变得更加重要，而非减少。
7. 建立本地政策：实验室、部门和期刊
鉴于技术变化的速度，期望个别研究人员独自解决所有伦理问题是不现实的。机构、部门和期刊应通过制定简单且不断发展的政策来帮助，明确AI在可视化中的可接受和不可接受的使用方式。
这些政策可以涵盖，例如：
• 何时可以使用AI制作概念图，但不适用于数据衍生图像；
• 手稿中期望的披露程度；
• 哪些工具被批准用于敏感数据集；
• 如何处理同行评审中疑似AI操纵的案例。
此类指南不必一开始就完美。随着经验的积累，它们可以不断完善。重要的是社区公开承认这一问题并提供支持，而不是让研究人员自行猜测。
结论：在不牺牲信任的前提下使用AI视觉工具
AI生成的可视化无疑正在改变学术交流。它们使制作精美图形比以往任何时候都更容易，但也使无意中跨越伦理界限变得更容易。研究人员面临的挑战是利用这些工具的优势，同时保持支撑学术工作的信任。
这种信任依赖于三点：避免操纵、确保可追溯性和维护学术标准。如果图形忠实于基础数据或概念，其创建过程可以被描述和复现，且其目的是澄清而非夸大，那么AI可以成为有用的助手。
随着期刊和机构制定更明确的政策，负责任的研究人员不仅会因其结果的质量而脱颖而出，还会因其沟通的细致而受到认可。AI几乎肯定会成为这种沟通的一部分。关键问题不是是否使用这些工具，而是如何以开放、深思熟虑和伦理的方式将其整合到研究过程中。
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