AI時代下的科學攝影：視覺化研究的挑戰與未來

在過去30多年裡，科學攝影師Felice Frankel一直協助麻省理工學院（MIT）的教授、研究人員和學生以視覺化的方式呈現他們的研究成果。在這段期間，她見證了各種工具的發展，這些工具旨在協助創作出引人入勝的影象：有些確實有幫助，但有些卻與製作出可信且完整的研究呈現背道而馳。

最近，Frankel在《自然》雜誌上發表了一篇評論文章，探討了生成式人工智慧（GenAI）在影象製作中的快速崛起，以及它對研究傳播所帶來的挑戰與影響。她更進一步思考，在這樣的新時代中，科學攝影師是否還能保有一席之地。

從廣義上來說，如何構圖、如何選擇工具來製作影象，這些決定本身已經是對現實的一種「操控」。我們必須記住，影象只是事物的「呈現」，而非事物本身。在製作影象時，我們必須做出各種選擇。

關鍵在於，不能篡改資料，而對大多數影象來說，資料就是其結構。舉例來說，我曾在一張照片中數位化地刪除了培養皿，目的是讓觀者更專注於酵母菌落的美麗形態。影象中的資料是菌落的形態，而我並未篡改這些資料。然而，我總會在文字中註明是否對影象進行了任何處理。我在我的著作《視覺元素：攝影》中詳細討論了影象「增強」的概念。

隨著AI的出現，我認為在視覺呈現上有三大議題值得關注：插圖與文件的區別、數位操控的倫理問題，以及研究人員持續需要接受視覺傳播的訓練。多年來，我一直致力於為當代及未來的科學與工程研究人員開發視覺素養課程。MIT雖然有針對寫作的傳播要求，但視覺傳播呢？它早已不再是期刊投稿中的次要部分。我敢打賭，大多數科學論文的讀者在看完摘要後，第一時間會直奔圖表。

我們需要要求學生學會如何批判性地檢視已發表的圖表或影象，並判斷其中是否有可疑之處。我們也需要討論「微調」影象以符合某種預設視覺效果的倫理問題。我在文章中描述了一個案例：一名學生未經我同意，擅自修改了我的影象，以符合他想要傳達的視覺效果。當然，我並未允許這種行為，並對這種篡改的倫理缺失感到失望。我們至少需要在校園內展開相關討論，甚至最好能將視覺素養要求與寫作要求並列。

在《自然》的文章中，我決定以例項來質疑AI在影象生成中的使用。我使用了一種擴散模型，並輸入以下提示：「創造一張Moungi Bawendi的奈米晶體在黑色背景下的照片，這些晶體在不同波長下因紫外光激發而發出螢光，螢光波長取決於晶體的大小。」

實驗結果顯示，AI生成的影象往往像卡通一樣，難以被視為現實，更不用說作為文件了。但總有一天，它們會達到這個水準。在與研究及電腦科學領域的同事討論後，我們一致認為，應該制定明確的標準，規範哪些是允許的，哪些是不允許的。最重要的是，GenAI生成的視覺內容絕不應被允許作為文件使用。

然而，AI生成的視覺內容在插圖用途上確實有其價值。如果AI生成的影象要提交給期刊（或在簡報中展示），我認為研究者必須明確標註其生成方式，並確保其不誤導讀者。這將是我們在AI時代中，持續探索與規範的重要課題。