摘要
AI 生成的視覺化正迅速進入學術交流。曾經專注於文字的工具現在生成圖表、概念插圖、風格化圖表，甚至是能影響研究認知和理解的擬真照片圖像。
本文探討了 AI 生成圖形如何改變學術交流，並提供了倫理使用這些工具的實用指南。討論了合法視覺輔助與誤導性圖像操控的區別，解釋了如何保護可追溯性和可重複性，並概述了研究人員應遵守的標準，以符合期刊政策和研究誠信指導方針。
通過將 AI 視為提升清晰度的輔助工具，而非捷徑或美化結果的手段，學者們可以嘗試新的視覺工具，同時保持對科學記錄的信任。清晰的文件記錄、方法透明以及數據與圖像之間的緊密聯繫依然至關重要。
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AI 生成的視覺化如何改變學術出版
過去，大多數學術圖形是手工製作的。研究人員在統計軟件中生成圖表，在向量程序中繪製概念圖，偶爾委託專業插畫。如今，一類新工具正在改變這一格局：利用人工智能根據提示、草圖、數據表甚至粗略想法生成或改進視覺化的系統。
這些工具看起來如同奇蹟。它們可以從簡單的草圖產生精緻的線條藝術，將密集的表格轉換成視覺吸引的圖形，或在幾秒鐘內生成示意圖。與此同時，它們也引發了嚴肅的問題。AI 生成的圖形何時仍是基礎數據的準確呈現？編輯和讀者如何判斷視覺是否被操控？當 AI 幫助創建圖像時，作者必須披露什麼？
本文提供了一份實用指南，介紹如何使用 AI 進行研究視覺化，以提升清晰度而不損害信任。重點關注三個主要目標：避免操控、確保可追溯性和維持學術標準。
1. 什麼算是 AI 生成的視覺化？
AI 生成的視覺化可以有多種形式。有些工具直接操作數據，根據數據集建議圖表類型和佈局。其他工具專注於視覺設計，將文字提示轉換為概念圖或插圖。第三類工具則包括通過去除噪點、銳化邊緣或填補缺失區域來“增強”圖像的工具。
在學術環境中，區分三大類用途是有幫助的：
1.1. 說明性概念圖
這些是幫助解釋關係、工作流程、過程或概念框架的圖示。AI 工具可能生成方框、箭頭和圖標或風格化背景，使圖表更具吸引力。只要概念內容來自研究者且準確呈現，這種用法是合理的。
1.2. 以數據驅動的圖表與繪圖
有些工具接受數據表作為輸入並自動建議圖表。如果圖表忠實反映數據並使用傳統、透明的刻度，主要關注點不是美學，而是可追溯性和文件記錄：圖像是如何生成的，其他人能否重現？
1.3. 影像增強與合成
在依賴顯微鏡、影像或截圖的領域，AI 可能被用來去噪、升級或「修補」缺失區域。在極端情況下，生成模型可以產生看似真實實驗結果的完全合成圖像。這些用途帶來最大的倫理風險，若處理不當最可能違反期刊政策。
2. 機會：清晰度、可及性與速度
負責任地使用，AI 生成的視覺化可以在多方面支持學術交流。它們能幫助有強烈想法但設計技能有限的研究者。它們能通過促使作者簡化雜亂的圖表來提升可及性。它們能減少在幻燈片軟體中移動形狀的時間，讓更多時間用於解讀結果。
AI 工具也鼓勵作者以視覺方式思考。許多讀者比起密集文字，更容易透過圖表理解複雜關係。一個好的圖表可以總結整個方法章節，或突出數據中可能在表格中遺失的關鍵模式。
然而，這些好處依賴於一條明確的規則：圖表必須忠實於數據和論點——而非誤導人的裝飾性點綴。
3. 倫理風險：操控、幻覺與美學偏見
同樣增強清晰度的工具也可能讓越過倫理界限變得更容易。由於 AI 生成的圖像可以在幾秒鐘內潤飾完成，因此人們可能會傾向於優先考慮視覺衝擊而非準確性。一些主要風險包括：
3.1. 誤導性的增強
過度平滑、激進的色彩變化或選擇性裁剪可能會誇大模式或隱藏不確定性。一張看起來更清晰的圖像，實際上可能對數據的限制不夠誠實。
3.2. 「幻覺」細節
生成模型能夠創造出原始數據中從未出現過的特徵。在科學影像中，這可能特別危險。例如，一個「填補」微觀照片中缺失結構的工具，可能會產生一個美觀但虛假的呈現。
3.3. 美學勝於實質
審稿人和讀者是人類；他們可能無意識地認為精緻的圖形更具說服力。如果使用 AI 生成的視覺效果使薄弱結果看起來更堅實，該技術就成為說服工具而非解釋工具。
由於許多問題較為微妙，最安全的做法是將任何 AI 參與視為必須透明、記錄且有正當理由的行為。
4. AI 生成圖形的倫理原則
為確保 AI 生成的視覺化強化而非削弱學術交流，研究者可以採用一套核心原則。
4.1. 忠實於基礎數據
任何基於實證數據的圖形都應準確反映該數據。比例、軸、顏色和疊加不得扭曲大小或關係。如果 AI 建議的圖表類型壓縮差異或隱藏異常值，研究者應該覆蓋該建議。
當圖像源自實驗或觀察數據時，AI 的角色應限於可技術上證明的降噪或對比度調整。添加、移除或捏造特徵的轉換超出了展示範疇，進入了造假的領域。
4.2. 可追溯性與文件記錄
讀者和審稿人應能理解圖形是如何產生的。這不要求每個圖表都有完整的技術附錄，但作者應能回答基本問題：使用了什麼軟體或 AI 模型？圖像是直接從數據生成，還是從文字描述生成？之後是否有任何手動編輯？
良好做法包括保留：
• 原始原始數據文件和中間導出文件，
• 簡短的方法說明，描述圖形是如何製作的，
• 盡可能保留用於繪圖的早期版本或腳本。
許多期刊已要求能夠根據要求從數據重新生成圖表。引入 AI 不會改變此要求；如果有，反而加強了清晰記錄的必要性。
4.3. 重現性與版本控制
當視覺化是已發表分析的一部分時，其他研究者應能使用相同的數據和工作流程重現該圖形。如果 AI 僅用作版面設計助手（例如，建議配色方案或標籤位置），則重現性問題較小。然而，如果專有模型以無法複製的方式轉換視覺內容，作者需要考慮該圖形是否應該成為永久記錄的一部分。
4.4. 尊重期刊和機構政策
許多期刊現在明確發布關於在文字和圖像中使用 AI 工具的規則。有些允許在披露的情況下使用 AI 輔助的版面設計或插圖；其他則禁止可能被誤認為實驗數據的 AI 生成圖形。
在包含 AI 生成的視覺化之前，作者應審查相關指南，並在有疑慮時於投稿信或方法部分說明其流程。主動透明可防止日後誤解。
4.5. 敏感數據保護
某些 AI 工具完全在雲端運行，將內容發送到外部伺服器。如果視覺化基於敏感或機密數據——病患影像、專有設計、未發表數據集——使用此類工具可能違反倫理批准或法律協議。在這些情況下，本地運行或機構批准的工具更安全。
5. 使用 AI 創建圖表的實用工作流程
將原則轉化為實踐可能具有挑戰性，尤其對於忙碌的研究人員。以下工作流程提供了一種務實方法，將 AI 視覺工具整合到學術工作中，同時不損害標準。
步驟 1：明確圖表的目的。 決定讀者應從視覺化中學到什麼。是概念地圖、結果摘要、流程描述，還是實驗設置的示意？
步驟 2：從數據或概念開始，而非從工具開始。 先在紙上或基本繪圖程式中草擬圖表。這確保智力結構來自您，而非 AI 隨機生成的內容。
步驟 3：使用 AI 改善清晰度，而非創造內容。 請工具整理佈局、提出更清晰的圖示或統一色彩。避免超出數據推斷或添加裝飾性但可能誤導的元素。
步驟 4：與基礎證據交叉核對。 在 AI 協助後，將圖表與您的原始數據或概念筆記進行比較。所有元素是否仍對應於真實且可辯護的內容？如果無法以您的工作解釋某個特徵，請將其移除。
步驟 5：記錄您的流程。 簡要記錄您使用了哪些工具以及如何使用。這些可以放入您的內部項目記錄，並在相關情況下放入手稿的方法或致謝部分。
步驟 6：在適當時披露 AI 參與情況。 如果您的圖表在很大程度上由 AI 系統塑造，請考慮添加簡短說明，尤其是期刊指南有此要求時。透明度建立信任。
6. 編輯、審稿人和讀者的期望
隨著 AI 生成的視覺化越來越普遍，期望也會隨之演變。編輯和審稿人不太可能反對明確標示且與文本關係明顯的概念圖。然而，他們會對任何看似提出強烈實證主張但無法追溯到有文件記錄的數據或可重現流程的圖表保持警惕。
讀者也可能會對解釋性藝術作品與實證視覺之間的差異變得更加敏感。他們會希望確保關鍵圖表、影像和圖解是基於基礎證據，而非模型的想像。清晰的圖例、透明的說明文字和誠實的不確定性描述將變得更加重要，而非減少。
7. 建立本地政策：實驗室、部門與期刊
鑑於技術變化的速度，期望個別研究人員獨自解決所有倫理問題是不現實的。機構、部門和期刊應通過制定簡單且不斷演進的政策來協助，明確界定AI在視覺化中的可接受與不可接受使用。
這些政策可以涵蓋，例如：
• 何時可使用AI製作概念圖，但不可用於數據衍生的圖像；
• 手稿中預期的披露程度；
• 哪些工具被批准用於敏感數據集；
• 如何處理同行評審中疑似AI操控的案例。
這些指導方針不必一開始就完美無缺。隨著經驗累積，它們可以不斷完善。重要的是社群能公開承認這個問題並提供支持，而不是讓研究人員自行猜測。
結論：在不犧牲信任的前提下使用AI視覺工具
AI生成的視覺化無疑正在改變學術交流。它們使製作精美圖表比以往更容易，但同時也讓人更容易在不自覺中跨越倫理界限。研究人員面臨的挑戰是利用這些工具的優勢，同時維護支撐學術工作的信任。
這種信任取決於三件事：避免操控、確保可追溯性和維持學術標準。如果圖表忠實於基礎數據或概念，且其製作過程可以被描述和重現，並且其目的是為了澄清而非誇大，AI可以成為有用的盟友。
隨著期刊和機構制定更明確的政策，負責任的研究人員將不僅因其結果的質量而脫穎而出，也因其溝通成果的細心而受到重視。AI幾乎肯定會成為這種溝通的一部分。關鍵問題不在於是否使用這些工具，而在於如何以開放、深思熟慮和倫理的方式將它們整合到研究過程中。
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