Вирусные ролики с животными, созданные ИИ, набирают миллионы просмотров, но учёные предупреждают: они искажают представления о поведении дикой природы и могут подорвать поддержку природоохранных усилий.
Как показало исследование, размещённые в соцсетях поддельные кадры с животными искажают представление о природоохранной деятельности и могут подрывать общественную поддержку защиты исчезающих видов.
РЕКЛАМА
РЕКЛАМА
По данным статьи (источник на английском языке), опубликованной в журнале Conservation Biology учёными из Университета Кордовы, генеративные инструменты ИИ уже способны создавать убедительные видеоролики и фотографии дикой природы, которые на самом деле никогда не происходили.
Авторы работы — Хосе Герреро-Касадо, Тамара Мурильо-Хименес, Антонио Карпио, Франсиско Тортоса и Росио Серрано-Родригес — отмечают, что такой контент всё чаще формирует у широкой публики представления о поведении животных, причём нередко неверные.
В качестве примера исследователи приводят вирусное видео, созданное с помощью ИИ, где разные виды птиц якобы прикрывают птенцов от дождя. Ролик широко распространялся с подписью о «настоящей материнской любви».
Однако такое описание игнорирует установившийся научный факт: у 90 % видов птиц в воспитании потомства участвуют и самцы, а многие рептилии, земноводные и рыбы вовсе не проявляют родительской заботы.
В статье также говорится о вымышленных взаимодействиях между видами — поддельных кадрах, где хищники и их жертвы или паразиты и хозяева демонстрируют друг к другу неправдоподобную ласку.
Отдельный блок посвящён видео, где показаны выдуманные связи между человеком и дикими животными, включая ролик о том, как рыбаки спасают белого медведя, а тот будто бы отвечает им чрезмерно выразительной благодарностью.
Авторы предупреждают: подобные сцены могут создать у людей ложное ощущение безопасности рядом с дикими животными и стимулировать спрос на экзотических питомцев, подпитывая незаконную торговлю дикой природой.
Сохранение «милых» животных
Учёные ожидают, что сгенерированный ИИ контент будет и дальше смещаться в сторону млекопитающих, которые и сейчас пользуются наибольшей популярностью в соцсетях.
По их словам, это способно закрепить существующий дисбаланс в финансировании, когда проекты по сохранению менее популярных групп животных получают меньше поддержки.
Исследователи также предупреждают, что поддельные видеоролики с животными, снабжённые геотегами, могут направлять туристов в места, где этих видов на самом деле никогда не было, усиливая нагрузку на экосистемы.
Авторы воздерживаются от конкретных предложений по решению проблемы, признавая, что глобальное регулирование ИИ-контента в ближайшее время маловероятно, и призывают вместо этого развивать медиаграмотность, чтобы зрители учились критически относиться к тому, что видят онлайн.
Под угрозой данные гражданской науки
Выводы работы перекликаются с отдельным предупреждением, опубликованным на этой неделе (источник на английском языке) в журнале Nature Ecology and Evolution. Его авторы утверждают, что фотографии, аудио и видео, изменённые с помощью ИИ и загружаемые на платформы гражданской науки, могут загрязнять данные, на которые учёные опираются, отслеживая ареал видов и их поведение, что способно привести к ошибочным экологическим выводам.
Исследователи отмечают, что гораздо чаще проблема заключается в чрезмерной «улучшалке» изображений, а не в полной их фабрикации.
Инструменты редактирования могут убирать или менять физические признаки, по которым определяется вид, и в итоге приводить к его полной неправильной идентификации.
Авторы приводят реальный пример: фотография, которую приняли за краснокрылого трупиала — североамериканскую птицу, ранее никогда не встречавшуюся в Бразилии, — была размещена на платформе iNaturalist как возможное первое подтверждённое наблюдение.
На снимке на самом деле был эполетовый иволга, обычный для этого региона вид. Изображение было «перестроено» в редакторе Google на базе ИИ, который добавил отметины, напоминающие североамериканскую птицу, вероятно из‑за того, что этот вид был чаще представлен в тренировочных данных инструмента.
Исследователи подчёркивают, что автор снимка не пытался никого ввести в заблуждение. Его цель была исключительно эстетической: сделать фотографию более привлекательной.
Команда утверждает, что смогла самостоятельно воспроизвести ту же ошибку, используя аналогичные инструменты ИИ для редактирования. Учёные приходят к выводу, что участникам гражданской науки необходимо срочно объяснить, какой ущерб научным данным может наносить такого рода обработка изображений.