Daugiau nei trisdešimt metų mokslo fotografė Felice Frankel remia MIT dėstytojus, tyrėjus ir studentus, vizualiai perteikiant jų darbą. Per šį laiką ji stebėjo įvairių įrankių atsiradimą - kai kurie jų naudingi, kiti - žalingi - kuriant sąžiningas tyrimų reprezentacijas. Neseniai parašytoje nuomonėje žurnale *Nature* Frankel aptaria augančio generatyviosios dirbtinio intelekto (GenAI) naudojimo vaizdų kūrime ir jo poveikio tyrimų komunikacijai problemas. Ji taip pat apmąsto potencialią mokslo fotografijos ateitį tyrimų bendruomenėje. **K: Jūs minėjote, kad nuotraukos gali būti laikomos „manipuliuotomis“ nuo pat jų padarymo momento. Kas atskiria priimtinas nuo nepriimtinų manipulacijų?** **A:** Manipuliacija prasideda nuo vaizdo rėminimo ir turinio struktūravimo, nes pasirinktų įrankių pagalba formuojama realybė. Vaizdas tarnauja kaip reprezentacija, o ne tikslus atkūrimas. Svarbu išvengti paties duomenų keitimo. Pavyzdžiui, aš kartą skaitmeniniu būdu pašalinau petri lėkštę, kad pabrėžčiau mielių kolonos morfologiją, užtikrindama, kad duomenys – morfologija – liktų nepažeisti.

Aš visuomet atskleidžiu bet kokius pakeitimus, kuriuos atlieku savo vaizduose, kaip aptarta mano vadovėlyje „Vizualūs elementai, fotografija“. **K: Kaip tyrėjai gali etiškai ir tiksliai perteikti savo atradimus?** **A:** Augant dirbtinio intelekto naudojimui, pabunda trys pagrindinės problemos, susijusios su vizualine reprezentacija: skirtumas tarp iliustracijos ir dokumentacijos, skaitmeninės manipulacijos etika ir vizualinės komunikacijos mokymo poreikis. MIT, kur rašymas yra prioritetas, vizualinis raštingumas dažnai nepaisomas, nors dauguma skaitytojų pirmiausia tiesiogiai susiduria su skaičiavimais mokslo straipsniuose. Tyrėjai turėtų būti aprūpinti kritiniu vertinimu publikuotų vaizdų, nustatydami galimus neatitikimus. Turime skatinti diskusijas apie vaizdų keitimo etiką – kaip studentas, kuris be sutikimo pakeitė vieną mano vaizdų, kad jis atitiktų jo pasakojimą. Svarbu plėtoti šias diskusijas ir idealu įvesti vizualinio raštingumo reikalavimą kartu su rašymu. **K: Ką ateityje žada vizuali mokslo komunikacija, atsižvelgiant į generatyvų AI?** **A:** Mano straipsnyje žurnale *Nature* iliustravau AI sukurtų vaizdų iššūkius, sukurdama vieną per difuzijos modelį, naudodama konkretų užklausą apie Moungi Bawendi nano kristalus. Rezultatai dažnai buvo šiek tiek komiški ir toli gražu ne realūs, tačiau, tobulėjant technologijai, tai gali pasikeisti. Diskusijos mokslo ir informatikos bendruomenėse pabrėžia aiškių gaires dėl priimtinų praktikų būtinybę. Svarbu, kad AI sukurti vaizdai niekada nepakeistų tikros dokumentacijos, nors jie gali būti naudingi kaip iliustracijos. Tyrėjai turėtų aiškiai žymėti visus AI sukurtus vaizdus, pateiktus žurnalams ar pristatomus viešai.