Da oltre tre decenni, la fotografa scientifica Felice Frankel ha supportato il corpo docente, i ricercatori e gli studenti del MIT nella comunicazione visiva del loro lavoro. Nel corso di questo periodo, ha assistito all'emergere di vari strumenti—alcuni utili, altri dannosi—per creare rappresentazioni oneste della ricerca. In un recente articolo d'opinione per *Nature*, Frankel affronta l'uso crescente dell'intelligenza artificiale generativa (GenAI) nella creazione di immagini e le sue implicazioni per la comunicazione della ricerca. Inoltre, riflette sul potenziale futuro della fotografia scientifica all'interno della comunità di ricerca. **D: Hai menzionato che le foto possono essere considerate "manipolate" non appena vengono scattate. Cosa distingue la manipolazione accettabile da quella inaccettabile?** **R:** La manipolazione inizia con la composizione e la strutturazione del contenuto di un'immagine, poiché gli strumenti scelti plasmano la realtà. Un'immagine funge da rappresentazione, non da replica esatta. È fondamentale evitare di alterare i dati stessi. Ad esempio, una volta ho rimosso digitalmente una piastra Petri per enfatizzare la morfologia di una colonia di lievito, assicurandomi che i dati—la morfologia—rimanessero intatti.

Rendo sempre noti eventuali cambiamenti che apporto alle mie immagini, come discusso nel mio manuale, “The Visual Elements, Photography”. **D: Come possono i ricercatori comunicare eticamente e accuratamente le loro scoperte?** **R:** Con l'ascesa dell'IA, emergono tre preoccupazioni centrali riguardo alla rappresentazione visiva: distinguere tra illustrazione e documentazione, l'etica della manipolazione digitale e la necessità di formazione nella comunicazione visiva. Al MIT, dove la scrittura è prioritaria, la competenza visiva viene spesso trascurata, nonostante molti lettori interagiscano direttamente per la prima volta con le figure negli articoli scientifici. I ricercatori devono essere in grado di valutare criticamente le immagini pubblicate, identificando le possibili discrepanze. Dobbiamo promuovere discussioni sull'etica della modifica delle immagini—come uno studente che ha modificato una delle mie immagini senza consenso per adattarla alla propria narrazione. È essenziale coltivare queste conversazioni e, idealmente, stabilire un requisito di alfabetizzazione visiva accanto alla scrittura. **D: Qual è il futuro della comunicazione scientifica visiva alla luce dell'IA generativa?** **R:** Nel mio articolo su *Nature*, ho illustrato le sfide delle immagini generate dall'IA creando una attraverso un modello di diffusione usando un prompt specifico sui cristalli nano di Moungi Bawendi. I risultati erano spesso caricaturali e lontani dalla realtà, ma con l'avanzare della tecnologia, ciò potrebbe cambiare. Le conversazioni all'interno delle comunità di ricerca e informatica evidenziano la necessità di linee guida chiare sulle pratiche accettabili. È importante sottolineare che le immagini generate dall'IA non dovrebbero mai sostituire la documentazione effettiva, anche se possono servire come illustrazioni utili. I ricercatori devono etichettare chiaramente qualsiasi immagine generata dall'IA inviata a riviste o presentata pubblicamente.