Nikon заявила, что "тщательно перепроверяет" материалы, которые предоставил оптический инженер Национального университета Сингапура Нин Сюй. Его ролик победил в 16-м ежегодном конкурсе Small World in Motion. Пользователи соцсетей и учёные обвинили автора видео в использовании генеративного ИИ.
Small World in Motion позиционирует себя как конкурс, посвящённый красоте световой микроскопии. По данным Nature, работа Сюя показывала движение ресничек в образцах лёгочной ткани ребёнка с хроническим заболеванием, первичной цилиарной дискинезией. Под ресничками в кадре видны неопознанные структуры красного, синего и фиолетового цветов.
Nikon Instruments, подразделение Nikon и спонсор конкурса, объявила победителя в середине сентября. На прошлой неделе компания опубликовала ролик в LinkedIn, после чего на него обрушилась волна критики. Комментаторы указали на серьёзные несоответствия в изображении.
Исследователь в области биоинженерии из Университета Флориды в Гейнсвилле Эдвард Фелпс разобрал спорные элементы видео:
фиолетовые структуры напоминают митохондрии, однако их размер и расположение не встречаются в живых организмах
синие узелки похожи на клеточные ядра, но ведут себя иначе
происхождение красных структур Фелпсу определить не удалось
Эдвард Фелпс в LinkedIn:
Фиолетовые структуры напоминают митохондрии, но подэпителиальная структура из внеклеточных митохондрий размером с клеточные ядра в биологии не встречается.
Ещё один пользователь LinkedIn, аспирант Юго-Западного медицинского центра Техасского университета Иэн Донован, обнаружил в видео водяной знак SynthID. Об этом сообщает CNN. Технологию SynthID разработала исследовательская лаборатория Google DeepMind, а позже её внедрили многие ИИ-компании.
https://www.youtube.com/watch?v=_agpfL8kmNA
Наличие такого знака имеет большое значение. Большинство ИИ-детекторов, которые пытаются распознать сгенерированный контент другими способами, справляются с задачей плохо. Без SynthID или аналогичных меток определить происхождение изображения со стопроцентной уверенностью бывает сложно или вовсе невозможно.
Занявший пятое место Патрик Хики рассказал BBC, что у специалистов по микроскопии редко появляется возможность показать свои работы широкой публике. По его словам, такие снимки часто обладают "очень абстрактными и художественными качествами". При этом Хики напомнил о правилах конкурса.
Патрик Хики в интервью BBC:
В конкурсе есть определённый набор правил, и одно из них совершенно чётко гласило, что нельзя использовать генеративный ИИ для создания материалов, а другое – что съёмка, очевидно, должна вестись через микроскоп.
В научном сообществе давно существуют правила работы с изображениями. Одно из широко цитируемых руководств допускает окрашивание образцов и колоризацию снимков при условии, что все изменения раскрыты и описаны. Однако документ вышел в 2010 году, задолго до появления генеративного ИИ, который способен создавать пиксели с нуля.
На прошлых выходных Nikon опубликовала в LinkedIn обновление и сообщила, что Сюй сотрудничает с организаторами.
Сюй уважительно выполняет требования и предоставил подробную техническую документацию с описанием микроскопического оборудования, методов визуализации и техник обработки, использованных при создании исходного видео.
До этого компания обновила запись в блоге о победившей работе, добавив уточнение о применении нейросетей.
Nikon в блоге конкурса:
Впоследствии в рамках процесса постобработки и визуализации был использован метод на основе нейросети, обучаемой без учителя, чтобы различить и визуализировать элементы в полутоновых данных, что сделало видео более ярким и визуально привлекательным.
Как отмечает Nature, Сюй сообщил то же самое в собственных публикациях в LinkedIn. По его словам, команда применяла постобработку к структурам под ресничками "не делая анатомических утверждений о том, что представляют собой эти визуализированные элементы". Исследователь также заявил, что исходная запись ресничек и их движения подлинная, а ИИ использовался только для "реконструированных полутоновых данных, чтобы различить и раскрасить структуры со схожей морфологией".
Биолог развития из Университета Квинсленда в Брисбене Мелани Уайт пояснила Nature, что научные изображения – это данные. По её словам, учёные "должны быть уверены, что видимое основано на реальных измерениях".
Бывший член жюри Small World in Motion Эндрю Мур в беседе с The Telegraph сравнил работу Сюя со "старыми фотографиями, восстановленными с помощью ИИ".
Источник новости: shazoo.ru
