介紹
人工智慧 (AI) 在研究中的應用日益廣泛，帶來了巨大的好處，簡化了工作流程並增強了處理複雜數據的能力。然而，在取得這些進步的同時，人工智慧也帶來了新的風險，尤其是在影像處理領域。
圖像在科學出版物中起著至關重要的作用，因為它們可以作為支持研究結果的證據。無論是在顯微鏡、醫學成像、電腦模擬或實驗結果中，影像的準確性和真實性對於維護科學完整性至關重要。然而，人工智慧影像產生和編輯工具使得改變、偽造或操縱研究影像變得比以往任何時候都更容易，這引發了人們對已發表研究可信度的擔憂。
本文探討了人工智慧在影像處理方面日益增長的風險、它如何威脅研究誠信，以及研究人員、期刊和機構可以採取哪些策略來檢測和防止此類不當行為。
人工智慧在影像處理中的作用
在研究影像處理中，人工智慧驅動的工具既可用於道德目的，也可用於不道德目的。雖然人工智慧可以幫助提高圖像品質、消除噪音和改善視覺表現，但它也可能被濫用來改變數據、創建欺騙性的視覺效果或偽造結果。
1. 人工智慧在研究圖像中的倫理應用
人工智慧可以透過以下方式合法地協助研究人員：
- 提高影像解析度－人工智慧可以提升低解析度的科學影像，使其更清晰，便於分析。
- 消除噪音和偽影－人工智慧演算法有助於消除不必要的扭曲，提高影像清晰度。
- 自動影像分析－人工智慧能夠實現模式識別，有助於疾病檢測、蛋白質結構識別和天文觀測。
- 資料視覺化－人工智慧可以在不改變原始資料的情況下產生複雜資料集的清晰、結構化表示。
2. 不道德的使用：影像偽造與操縱
人工智慧還可以用於：
- 改變實驗結果－研究人員可能會編輯或增強影像，以使數據看起來更重要或支持假設。
- 偽造全新影像－人工智慧產生的影像（例如，使用Deepfake 技術）可用於創造從未存在過的偽造結果。
- 複製或重新使用經過修改的圖像——研究人員可能會複製先前研究中的圖像並稍加修改以獲得新的發現。
- 選擇性編輯－影像的某些部分可能會被刪除或強調，從而產生誤導性解釋。
隨著人工智慧生成的圖像處理的興起，科學論文撤稿數量增加，因為期刊在識別欺詐性內容方面變得更加警惕。
人工智慧影像處理對科學誠信的影響
1. 對科學研究失去信任
科學的可信度取決於信任度和可重複性。如果經過操縱的圖像扭曲了實驗結果，就會損害公眾和學術界對科學研究的信心。
2. 誤導性的未來研究
如果偽造的圖像出現在已發表的論文中，其他研究人員可能會在不知情的情況下根據虛假數據進行研究，從而得出錯誤的結論並浪費資源。
3. 撤稿和學術詐欺案件增加
幾起備受矚目的研究中的圖像詐欺案件導致論文被撤回，並損害了研究人員和機構的聲譽。
4. 道德和法律後果
研究中的影像處理被視為科學不當行為，被判有罪的研究人員可能面臨：
- 資金和補助金的損失
- 禁止在學術期刊上發表文章
- 終止學術職位
- 極端情況下的法律行動
5. 損害大眾對科學的信任
備受矚目的圖像操縱案件，尤其是在醫學和藥物研究中，可能導致公眾對科學發現的懷疑和不信任，從而影響政策決策和公共健康。
如何使用人工智慧檢測影像篡改
為了防止人工智慧在研究中被濫用，出版商、機構和技術開發人員已經實施了人工智慧驅動的工具來檢測欺詐性影像修改。
1. 人工智慧影像取證
先進的基於人工智慧的取證工具可以分析研究圖像：
- 像素分佈和紋理不一致
- 照明和陰影異常
- 影像克隆、複製或竄改的跡象
2. 自動偵測圖片抄襲
類似於文字抄襲偵測器的基於人工智慧的工具可以掃描研究圖像並將其與現有資料庫進行比較以識別：
- 重複使用或竄改先前研究中的影像
- 修改或裁剪先前發布的視覺效果版本
3. 機器學習用於影像模式識別
機器學習模型可以分析生物、醫學和顯微圖像以檢測：
- 人工智慧生成或人工改變的結構的跡象
- 自然模式的不一致（例如，細胞形成、分子結構等的不規則性）
4. 用於影像驗證的區塊鏈技術
一些機構正在探索基於區塊鏈的解決方案來追蹤和驗證研究中的圖像真實性。透過為原始影像分配唯一的數位簽名，研究人員和出版商可以維護原始資料的防篡改記錄。
5. 人機混合審核流程
雖然人工智慧可以識別潛在的危險信號，但人類的監督仍然至關重要。期刊正在整合混合同儕審查模式，其中：
- 人工智慧突出顯示可疑圖像，並且
- 專家審閱者手動驗證並解釋標記的內容。
防止研究中的人工智慧影像操縱
為了維護科學的完整性，研究人員、機構和出版商必須採取嚴格的指導方針來處理人工智慧產生的研究影像。
1. 建立明確的道德準則
學術機構和出版商必須對人工智慧產生的內容執行嚴格的政策，具體如下：
- 可接受的影像修改（例如清晰度調整）。
- 禁止操作（例如，刪除或新增元素）。
- 當使用基於人工智慧的工具進行影像增強時必須強制披露。
2. 在出版業實施強制性人工智慧影像篩檢
科學期刊應將基於人工智慧的圖像分析工具整合到其稿件篩選流程中，以便在出版前檢測出經過修改或偽造的圖像。
3. 培訓研究人員負責任地使用人工智慧
大學應在研究中納入人工智慧倫理培訓項目，確保：
- 年輕的研究人員了解人工智慧濫用的風險。
- 適當的人工智慧工具用於增強而不是操縱研究數據。
4. 要求提交原始資料文件
期刊應要求提交原始、未經編輯的圖像以及研究論文，以便：
- 原始資料的交叉核對。
- 編輯和審閱者驗證圖像的真實性。
5.鼓勵開放資料實踐
研究資料共享的透明度可以實現：
- 基於影像的發現的獨立驗證。
- 更廣泛的科學界的可重複性和驗證性。
6. 加強對科學研究不端行為的處罰
機構和出版商必須對人工智慧輔助圖像詐欺行為實施嚴格的處罰，包括：
- 公開撤回被操縱的研究。
- 禁止欺詐性作者出版。
- 不當行為的法律和資金影響。
結論
人工智慧技術在學術研究中是一把雙面刃——它在增強影像處理、分析和視覺化的同時，也為資料完整性帶來了新的風險。濫用人工智慧進行影像處理威脅著科學研究的可信度，誤導了未來的研究，並損害了公眾對學術界的信任。
為了解決這個問題，研究界必須採取多層次的方法，結合人工智慧詐欺偵測、嚴格的道德政策和人工監督。出版商、大學和資助機構必須共同努力，在研究影像處理中建立透明度、問責制和負責任的人工智慧實踐。
透過確保人工智慧的道德使用，我們可以維護科學的完整性並維護研究的可信度，從而造福學術界和社會。
