研究中的人工智慧與影像操控：維護科學誠信

研究中的 AI 與影像操控：風險、偵測及如何維護科學誠信

導言

人工智慧（AI）已迅速嵌入幾乎每個研究過程階段。從分析複雜資料集到分割醫學影像及自動化統計流程，AI 能顯著加速科學工作流程並揭示否則會被忽略的模式。然而，除了這些好處外，AI 也帶來了科學出版中 影像操控 的強大新途徑。

圖表和影像在研究論文中並非裝飾性的附加物；它們常是 證據 的核心部分。顯微鏡影像顯示細胞變化，免疫印跡反映蛋白質表達，醫學掃描展示病理，模擬輸出視覺化複雜的物理系統。當這些影像準確且適當處理時，有助於讀者評估研究的穩健性。當它們被操控——尤其是使用先進的 AI 工具時——可能根本扭曲科學記錄。

近來 基於 AI 的編輯和影像生成工具 的成長，使得增強、修改或偽造研究影像變得顯著容易。像是降噪或對比度增強等小幅調整可以是合法且必要的；然而，當這些技術被用來移除真實數據、創造人工結構或誤導讀者關於實驗實際結果時，便進入了道德上不可接受的領域。

本文探討了 AI 在科學影像中的雙重角色。它探討了 AI 如何在道德上提升影像品質並支持分析，但也如何被濫用來偽造結果並誤導科學社群。接著討論 AI 驅動的影像操控對研究誠信的影響，調查 AI 驅動的詐欺偵測方法，並概述研究人員、期刊和機構可採取的具體步驟，以防範和應對 AI 輔助的影像不當行為。

影像在科學研究中的角色

影像在許多學科中扮演特別重要的角色，包括生物學、醫學、化學、物理學、材料科學和天文學。常見的例子包括：

• 顯微鏡影像 顯示細胞、組織或亞細胞結構。
• 醫學影像 如 X 光、MRI、CT 或超聲波掃描。
• Western blots、膠體和其他測定讀數 用於定量蛋白質、DNA 或 RNA。
• 模擬與建模輸出 描述流體流動、分子動力學或氣候模型。
• 天文圖像 捕捉星系、系外行星或宇宙背景輻射。

這些圖像不僅用於說明故事——它們 支持主張，且常常是定量分析的基礎。因此，不當更改它們可能改變實驗的表面結果並扭曲結論，即使隨附文字未變。這就是為什麼大多數出版商現在明確規定哪些圖像處理是可接受的——例如均勻調整亮度和對比度——以及哪些做法，如未註明拼接泳道或選擇性擦除特徵，構成不當行為。

圖像處理中的 AI：倫理與不倫理的使用

AI 驅動的工具被用於越來越多的圖像相關任務。關鍵區別不在於是否使用 AI，而在於 如何 使用以及底層數據是否仍忠實反映現實。

科學影像中 AI 的倫理使用

當透明應用且遵守約定指導原則時，AI 可大幅提升研究圖像的質量與可解釋性。合法應用包括：

• 解析度提升： 深度學習模型能放大低解析度圖像，揭示原本難以看清的細節，尤其是在低光或低劑量成像中，原始數據噪聲較大時。
• 降噪與去除偽影： AI 可從顯微鏡、天文或醫學圖像中過濾隨機噪聲而不改變底層結構，前提是該過程經過驗證並有記錄。
• 自動分割與量化： 基於 AI 的圖像分析能識別細胞邊界、病灶或大型圖像集中的特徵，實現大規模一致且可重複的測量。
• 數據視覺化： AI 可幫助生成清晰、有結構的複雜多維數據集表示，例如通過突出相關區域或生成統計結果的熱圖。

在所有這些情況下，倫理實踐要求 AI 流程必須是 透明、經過驗證且公開披露。作者應能展示處理後的圖像如何與原始數據相關，並解釋所做的調整及其原因。

不道德使用：AI 促成的圖像偽造與操控

使 AI 有用的相同能力也可能被用於不當行為。研究圖像中 AI 的不道德使用包括：

• 更改實驗結果： 使用基於 AI 的編輯來移除瑕疵、條紋或與假設相矛盾的數據點，或加強信號使效果看起來比實際更強。
• AI 生成的“deepfake”科學圖像：創造完全人工的顯微鏡或成像數據，這些數據從未來自真實實驗，然後將其呈現為真實結果。
• 複製並重用帶有細微修改的圖像：從另一研究或同一研究的另一實驗中複製圖像，並使用 AI 工具翻轉、裁剪、調整顏色或添加合成變化，使其看起來顯示不同的條件。
• 選擇性編輯和裁剪：移除圖像中不便的部分（例如失敗的實驗或斑點中不一致的條帶），而保留其餘部分，誤導讀者對變異性或背景信號的判斷。

隨著 AI 工具變得更易使用且更強大，技術門檻降低。這促使文獻中與圖像相關的問題和撤回明顯增加，促使期刊投資更先進的篩查工具。

AI 圖像操控對科學誠信的影響

研究信任的喪失

科學依賴於信任：信任方法被誠實報告，數據未被偽造，圖表準確反映實驗結果。當 AI 被用來操控圖像時，直接破壞了這種信任。即使少數高調的造假案件，也能在敏感領域如臨床試驗或藥物開發中引起廣泛懷疑。

誤導性研究與資源浪費

造假圖像不僅不道德；它們還對進展造成傷害。如果其他科學家基於偽造數據建立自己的實驗，整個研究方向可能被扭曲。時間、資金和努力可能被投入到試圖複製從未真實存在的結果上，延遲真正的進展並擠壓更有前景的工作。

撤回、制裁與受損的職業生涯

當操控圖像在發表後被發現，期刊可能撤回受影響的論文。撤回是公開可見的，且可能帶來長期後果：

• 作者可能失去研究資金、職業機會或學術職位。
• 即使共同作者和機構未直接參與不當行為，也可能遭受聲譽損害。
• 在極端情況下，法律或監管機構可能介入，尤其是在涉及病人安全或環境風險的領域。

對科學公眾信心的損害

在快速通訊和社交媒體盛行的時代，科學造假案件迅速傳播到公眾面前。當不當行為涉及癌症研究或疫苗開發等領域中由 AI 操控的圖像時，可能助長陰謀論、激起懷疑態度，並使政策制定者和臨床醫生更難依賴科學建議。因此，保護圖像的完整性不僅是學術內部問題；它也是一個公眾信任的問題。

AI 如何用於偵測影像操控

幸運的是，AI 不僅是問題的一部分，也是解決方案的一部分。使複雜影像編輯成為可能的相同技術，也能用來識別篡改跡象，協助編輯和審稿人維護文獻品質。

AI 驅動的影像鑑識

基於 AI 的鑑識工具能分析影像中可能顯示操控的細微不規則性。這些系統能偵測：

• 不一致的像素模式，出現在不同影像元素合成時。
• 光線與陰影異常，暗示物體被人工插入或移除。
• 克隆與複製痕跡，即影像區域被複製並貼到其他地方。

這些工具能以人類審查者無法達到的規模運作，掃描大量投稿並標記可疑圖像以供進一步檢查。

影像抄襲與重複使用偵測

正如抄襲檢測服務會將文字與大型資料庫比對，專門工具也能將研究影像與先前發表的圖像庫比對。它們能識別：

• 在多篇論文中出現但被呈現為不同實驗的重複使用影像。
• 在不同情境中使用的同一影像的裁切、旋轉或色彩調整版本。

這有助於編輯發現論文工廠或重複使用相同視覺資料的連續違規者。

特定領域影像的模式識別

在特定領域資料集（如組織切片、膠體影像或天文照片）上訓練的機器學習模型，可以學習「正常」模式的樣貌。接著，它們能偵測可能表示人工生成或操控的 不合理結構或紋理。

區塊鏈與來源追蹤

一些機構和聯盟正在嘗試使用 區塊鏈系統 來記錄和驗證研究影像的來源。透過在取得原始影像時賦予唯一的加密簽名並將該簽名存儲於分散式帳本中，就能確認已發表的影像是否與原始資料相符或是否被修改過。

混合人類–AI 審查模型

即使是最好的 AI 工具也無法完全取代專家判斷。許多期刊正朝向混合工作流程發展，其中：

• AI 系統 預先篩選影像 並生成潛在異常的報告。
• 編輯和經驗豐富的審稿人在上下文中評估被標記的圖像，並與原始數據及研究敘述進行核對。

這種組合允許高效篩查，同時不放棄人類對最終決策的責任。

防止 AI 圖像處理：政策與最佳實踐

檢測很重要，但預防更佳。對 AI 輔助圖像處理的強力回應需要研究人員、機構、資助者和出版者的協調行動。

建立明確的倫理指導方針

大學、研究機構和期刊應發布關於可接受與不可接受圖像處理的明確政策。這些政策應區分：

• 允許的調整，例如均勻的亮度/對比度調整或為清晰度進行的輕微裁剪。
• 禁止的操作，包括刪除或插入特徵、未註明拼接圖像，或使用 AI 生成並作為真實呈現的合成數據。
• 披露要求，當使用 AI 工具（用於增強或分析）時。

整合強制性的基於 AI 的圖像篩查

期刊應將 AI 驅動的圖像分析納入其常規提交檢查，特別是在圖像證據為核心的領域。這可以在文章進入同行評審或發表前發現許多問題。

要求提供原始數據和原始文件

為了便於驗證，期刊可以要求作者提交原始圖像文件（例如，原始顯微鏡或成像數據）以及處理後的圖表。編輯和審稿人隨後可以：

• 檢查已發表的圖表是否準確反映原始資料。
• 確認任何基於 AI 的處理都是透明且有正當理由的。

推廣開放數據與可重現性

開放數據實踐——在受信任的資料庫中共享原始圖像、分析腳本和元數據——使其他研究人員更容易重現基於圖像的發現並在發表後檢測潛在問題。透明度是防止不當行為的強大威懾力。

培訓研究人員負責任地使用 AI

早期職涯的研究人員可能無法完全理解基於 AI 的圖像處理的倫理界限。機構應提供涵蓋以下內容的培訓：

• 合法增強與欺詐性篡改之間的區別。
• 與 AI 生成影像及 deepfake 相關的風險。
• 記錄及揭露影像處理流程的最佳實踐。

加強對不當行為的制裁

為了遏止 AI 輔助的影像造假，發生時必須有實際後果。可能的應對措施包括：

• 公開撤回受影響的論文並附上明確說明。
• 對被判定嚴重操控的作者實施暫時或永久的禁止投稿。
• 向雇主、資助者及適當時的監管機構報告。

人類監督與獨立檢查的角色

最終，僅靠 AI 無法保證研究誠信。人類必須負責設計實驗、解釋數據，並確保影像和圖表忠實反映現實。這包括：

• 指導老師仔細審查學生及早期研究人員製作的圖表。
• 共同作者在提交前仔細檢查影像是否有不一致之處。
• 當影像處理過度或不清楚時，編輯和審稿人會要求澄清或提供原始數據。

許多研究人員也選擇在提交前由獨立的人類校對者和編輯審閱其手稿和圖例。與可能提高相似度分數或無意中改變意義的 AI 重寫工具不同，專業學術校對專注於清晰度、一致性和風格，同時保持底層數據和圖像不變——這是在 AI 使用日益受關注的環境中重要的保障措施。

結論

AI 為科學影像帶來了顯著進步，使圖像更清晰、分析更快速、工作流程更高效。但它也開啟了新型態的基於影像的不當行為，從細微操控到完全合成的“deepfake”結果。這些行為不僅威脅個別研究，也威脅到整個科學事業的公信力。

為了有效應對，研究社群必須將 AI 視為工具與風險因素。基於 AI 的鑑識分析、圖像抄襲檢測、模式識別模型及區塊鏈來源追蹤，在偵測操控方面均扮演重要角色。同時，健全的倫理指導方針、研究人員教育、強制原始數據提交、開放數據實踐及有意義的制裁對預防同樣不可或缺。

值得信賴的科學未來將依賴於一個多層次、混合式方法：AI 將用於篩選、支援及標記潛在問題，但人類仍將負責最終判斷和倫理監督。透過結合負責任的 AI 部署與嚴格的人類審查——並避免如 AI 重寫等風險捷徑，轉而採用透明且以人為本的支援，如專業學術校對——研究社群能夠發揮 AI 的優勢，同時保護科學記錄的完整性，惠及未來世代。