30년 넘게 과학 사진가인 펠리스 프랭켈은 MIT의 교수, 연구원, 학생들이 그들의 연구를 시각적으로 전달할 수 있도록 지원해왔습니다. 이 기간 동안, 그녀는 연구의 정직한 표현을 만드는 데 유익한 도구와 해로운 도구들이 등장하는 것을 목격하였습니다. 최근 *Nature*에 기고한 의견서에서 프랭켈은 이미지 생성에서 생성 인공지능(GenAI)의 증가 사용과 연구 소통에 대한 그 함의를 다뤘습니다. 또한 그녀는 연구 공동체 내에서 과학 사진의 잠재적인 미래에 대해서도 생각해보았습니다. **Q: 사진이 찍히는 순간부터 “조작된” 사진으로 간주될 수 있다고 언급하셨습니다. 수용 가능한 조작과 수용 불가능한 조작을 구별하는 기준은 무엇인가요?** **A:** 조작은 이미지의 내용을 구획 짓고 구성하는 것에서 시작되며, 선택된 도구들이 현실을 형성합니다. 이미지는 정확한 복제가 아니라 하나의 표현으로 기능합니다. 특히, 데이터 자체를 변경하는 것은 피해야 합니다. 예를 들어, 나는 효모 집단의 형태를 강조하기 위해 페트리 접시를 디지털로 제거한 적이 있지만, 데이터인 형태 자체는 intact하게 유지했습니다.
나는 “The Visual Elements, Photography”라는 핸드북에서 논의된 대로 이미지에 대한 어떤 변경 사항도 항상 공개합니다. **Q: 연구자들은 어떻게 윤리적이고 정확하게 그들의 발견을 전달할 수 있을까요?** **A:** AI의 부상과 함께, 시각적 표현에 관한 세 가지 주요 우려가 떠오릅니다: 일러스트레이션과 문서화의 구별, 디지털 조작의 윤리, 그리고 시각적 커뮤니케이션 교육의 필요성입니다. MIT에서는 글쓰기가 우선시 되지만, 많은 독자가 과학 기사에서 처음으로 도표와 그림에 직접 접하는 데에도 불구하고 시각적 소양은 종종 간과됩니다. 연구자는 발표된 시각 자료를 비판적으로 평가할 수 있는 능력을 가져야 하며, 잠재적인 불일치를 식별해야 합니다. 우리는 이미지 변형의 윤리에 대한 논의를 촉진해야 하며—예를 들어, 허락 없이 내 이미지를 수정하여 자신의 내러티브에 맞춘 학생에 대한 사례가 있습니다. 이러한 대화를 발전시키고, 이상적으로는 글쓰기와 함께 시각적 소양 요건을 설정하는 것이 중요합니다. **Q: 생성 AI의 관점에서 시각적 과학 커뮤니케이션의 미래는 어떻게 될까요?** **A:** 내 *Nature* 기사에서, 나는 특정 프롬프트를 사용하여 무앵기 바웬디의 나노 결정에 대한 이미지를 생성하기 위한 확산 모델을 통해 AI 생성 이미지의 도전 과제를 설명했습니다. 결과는 종종 만화같고 현실과는 거리가 멀었으나, 기술이 발전함에 따라 이는 변화할 수 있습니다. 연구 및 컴퓨터 과학 커뮤니티 내의 대화는 수용 가능한 관행에 대한 명확한 지침의 필요성을 강조합니다. 중요하게도, AI가 생성한 비주얼은 실제 문서를 대체해서는 안 되며, 유용한 일러스트로 사용될 수 있습니다. 연구자는 저널에 제출하거나 공개적으로 제시하는 AI 생성 이미지에 대해 명확하게 레이블을 붙여야 합니다.
펠리체 프랭켈, AI의 과학 사진 및 연구 커뮤니케이션에 대한 영향
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