మూడులక్ష సంవత్సరాలుగా, శాస్త్ర ఫోటోగ్రాఫర్ ఫిలీస్ ఫ్రాంకెల్ MIT యొక్క అధ్యాపకులు, పరిశోధకులు మరియు విద్యార్థులకు తమ పనిని విజువల్‌గా కమ్యూనికేట్ చేయడంలో సహాయపడుతున్నారు. ఈ కాలంలో, ఆమె నిజాయితీగా పరిశోధనలను అందించడానికి కొన్ని మంచిని, మరికొన్ని హానికరమైన పరికరాలకు సంబంధించిన పలు సాధనాలు ఉద్భవించడాన్ని చూశారు. *Nature* పత్రికలో ప్రస్తుతం ప్రచురించిన అభిప్రాయ నివేదికలో, ఫ్రాంకెల్ ఇమేజ్ సృష్టిలో జనరేటివ్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (GenAI) పెరుగుతున్న వినియోగానికి మరియు దాని పరిశోధన కమ్యూనికేషన్‌పై ఉన్న ప్రభావాలకు సంబంధించి మాట్లాడుతుంది. ఆమె శాస్త్ర ఫోటోగ్రఫీ యొక్క భవిష్యత్తును పరిశోధనా సమాజంలో కూడా పరిశీలిస్తారు. **ప్ర: మీరు తీసిన ఫోటోలు “మార్పు చేయబడిన”విగా పరిగణించవచ్చు అని పేర్కొన్నారు. ఆమోదయోగ్య మరియు ఆమోదించదగిన మార్పును స్పష్టంగా గుర్తించడం ఎలా?** **ఉత్తరం:** మార్పు ఒక చిత్రం యొక్క కంటెంట్‌ను ఫ్రేమ్ చేస్తూ మరియు నిర్మాణం చేస్తూ మొదలవుతుంది, ఎందుకంటే ఎన్నుకొన్న సాధనలు నిజాలను ఆకారంలో మలుస్తాయి. ఒక ఇమేజ్ నిజమైన కాపీ కాదు, దాని ప్రతిని మాత్రమే సిబ్బంది. ముఖ్యంగా, డేటా స్వరూపాన్ని మార్చడం నివారించాలి. ఉదాహరణకు, నేను ఒక సులభమైన విధంగా యీస్ కొలనీ యొక్క రూపాన్ని హైలైట్ చేయడానికి ఒక పేట్రి డిష్‌ను డిజిటల్‌గా తొలగించాను, కానీ డేటా—రూపం—శాశ్వతంగా ఉండడానికి చూసాను.

నేను నా ఇమేజ్‌లలో చేసే ఎలాంటి మార్పులకు నేను ఎల్లప్పుడూ వెల్లడిస్తాను, ఇది “ది విజువల్ ఎలిమెంట్స్, ఫోటోగ్రఫీ” అనే నా పుస్తకంలో చర్చించిన అంశం. **ప్ర: పరిశోధకులు తమ కనుగొన్న విషయాలను నైతికంగా మరియు ఖచ్చితంగా ఎలా కమ్యూనికేట్ చేయవచ్చు?** **ఉత్తరం:** ఎఐ యొక్క వ్యాప్తితో, దృక్పథ ప్రతినిధులకు మూడు ప్రధాన సమస్యలు వ్యక్తమవుతాయి: చిత్రణ మరియు డాక్యుమెంటేషన్ మధ్య తేడా, డిజిటల్ మార్పు నైతికత, మరియు దృశ్య కమ్యూనికేషన్ శిక్షణ అవసరం. MITలో, రచన ప్రాధమికతను పొందగానీ, దృశ్య విద్య చాలా సారంగా తప్పించబడుతాయి, అనేక పాఠకులు శాస్త్రీయ ఆర్టికల్స్‌లో వ్యక్తాలను ప్రత్యక్షంగా చేరుకుంటారని చెబుతాయి. పరిశోధకులు ప్రచురించబడిన దృశ్యాలను విమర్శగా అంచనా వేయడానికి సన్నద్ధంగా ఉండాలి, అలాగే సాధ్యమైన విరోధాలను గుర్తించాలి. చిత్ర సవరింపు యొక్క నైతికతపై చర్చలు జరగాలి—నేను అనుమతి రాలేదు ఒక విద్యార్థి నా చిత్రంలో మార్పులు చేసినట్లు. ఈ సంభాషణలను పెంపొందించడం మరియు రచనతో పాటు దృశ్య విద్య అవసరాన్ని స్థాపించడం ముఖ్యమవుతుంది. **ప్ర: జనరేటివ్ ఎఐని దృష్టిలో ఉంచుకుని దృశ్య శాస్త్ర కమ్యూనికేషన్‌కు భవిష్యత్తు ఏమిటి?** **ఉత్తరం:** నా *Nature* వ్యాసంలో, నేను మొంగి బవెండీ యొక్క నానో క్రీస్టల్స్ గురించి ప్రత్యేక ప్రాంప్ట్‌ను ఉపయోగించి డిఫ్యూజన్ మోడల్ ద్వారా ఒక చిత్రాన్ని రూపొందించడం ద్వారా AI-సృష్టించిన చిత్రాలకు సంబంధిత సవాళ్లను చూపించాను. ఫలితాలు తరచు కార్టూనిష్ మరియు వాస్తవికమైనవి కాదనిపించాయి, కానీ సాంకేతికత అభివృద్ధి చెందుతుండగా, ఇది మారవచ్చు. పరిశోధన మరియు కంప్యూటర్ సైన్స్ సమాజాల్లో చర్చలు ఆమోదయోగ్యమైన ప్రక్రియలపై స్పష్టమైన మార్గదర్శకాలకు అవసరాన్ని స్పష్టంగా తెలియజేస్తాయి. ముఖ్యంగా, AI-సృష్టించిన దృశ్యాలు నిజమైన డాక్యుమెంటేషన్‌ను యధార్థంగా ప్రతిస్థాపిత చేయకుండానే ఉపయోగకరమైన చిత్రాలుగా పనిచేయాలి. జర్నల్‌కు సమర్పించిన లేదా ప్రజల ముందు ప్రదర్శించిన ఏమైనా AI-సృష్టించిన చిత్రాలకు పరిశోధకులు స్పష్టమైన లేబుల్ విధించాలి.