30 से अधिक वर्षों के लिए, विज्ञान के फोटोग्राफर फेलिस फ्रैंकल ने एमआईटी प्रोफेसरों, शोधकर्ताओं और छात्रों को अपने काम को नेत्रहीन रूप से संवाद करने में मदद की है। उस समय के दौरान, उसने सम्मोहक छवियों के निर्माण का समर्थन करने के लिए विभिन्न उपकरणों के विकास को देखा है: कुछ सहायक, और अनुसंधान के एक भरोसेमंद और पूर्ण प्रतिनिधित्व के उत्पादन के प्रयास के लिए कुछ विरोधी। हाल ही में प्रकाशित एक राय में प्रकाशित प्रकृति पत्रिका, फ्रेंकल ने छवियों में जेनेरिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (Genai) के उपयोग की चर्चा की और अनुसंधान को संप्रेषित करने के लिए यह चुनौतियों और निहितार्थों पर चर्चा की। अधिक व्यक्तिगत नोट पर, वह सवाल करती है कि क्या अभी भी अनुसंधान समुदाय में एक विज्ञान फोटोग्राफर के लिए जगह होगी।
क्यू: आपने उल्लेख किया है कि जैसे ही एक तस्वीर ली जाती है, छवि को “हेरफेर” माना जा सकता है। ऐसे तरीके हैं जिन्हें आपने एक दृश्य बनाने के लिए अपनी खुद की छवियों में हेरफेर किया है जो अधिक सफलतापूर्वक वांछित संदेश को संप्रेषित करता है। स्वीकार्य और अस्वीकार्य हेरफेर के बीच की रेखा कहाँ है?
ए: व्यापक अर्थों में, एक छवि की सामग्री को फ्रेम और संरचना करने के तरीके पर किए गए निर्णय, साथ ही छवि बनाने के लिए जिन उपकरणों का उपयोग किया जाता है, वे पहले से ही वास्तविकता का हेरफेर हैं। हमें यह याद रखने की जरूरत है कि छवि केवल उस चीज का प्रतिनिधित्व है, न कि उस चीज का। छवि बनाते समय निर्णय लेना पड़ता है। महत्वपूर्ण समस्या डेटा में हेरफेर करने के लिए नहीं है, और अधिकांश छवियों के मामले में, डेटा संरचना है। उदाहरण के लिए, एक छवि के लिए जो मैंने कुछ समय पहले बनाई थी, मैंने डिजिटल रूप से पेट्री डिश को हटा दिया था जिसमें एक खमीर कॉलोनी बढ़ रही थी, कॉलोनी के आश्चर्यजनक आकृति विज्ञान पर ध्यान देने के लिए। छवि में डेटा कॉलोनी की आकृति विज्ञान है। मैंने उस डेटा में हेरफेर नहीं किया। हालांकि, मैं हमेशा पाठ में इंगित करता हूं कि क्या मैंने एक छवि के लिए कुछ किया है। मैं अपनी हैंडबुक, “द विज़ुअल एलिमेंट्स, फोटोग्राफी” में इमेज एन्हांसमेंट के विचार पर चर्चा करता हूं।
क्यू: शोधकर्ता यह सुनिश्चित करने के लिए क्या कर सकते हैं कि उनके शोध को सही और नैतिक रूप से संवाद किया जाए?
ए: एआई के आगमन के साथ, मैं दृश्य प्रतिनिधित्व से संबंधित तीन मुख्य मुद्दों को देखता हूं: चित्रण और प्रलेखन के बीच का अंतर, डिजिटल हेरफेर के आसपास की नैतिकता, और शोधकर्ताओं को दृश्य संचार में प्रशिक्षित होने की निरंतर आवश्यकता है। वर्षों से, मैं विज्ञान और इंजीनियरिंग शोधकर्ताओं के वर्तमान और आगामी वर्गों के लिए एक दृश्य साक्षरता कार्यक्रम विकसित करने की कोशिश कर रहा हूं। MIT की एक संचार आवश्यकता है जो ज्यादातर लेखन को संबोधित करती है, लेकिन दृश्य के बारे में क्या, जो अब एक पत्रिका प्रस्तुत करने के लिए स्पर्शरेखा नहीं है? मैं शर्त लगाऊंगा कि वैज्ञानिक लेखों के अधिकांश पाठक सार पढ़ने के बाद, आंकड़ों के लिए सही हैं।
हमें छात्रों को यह सीखने की आवश्यकता है कि कैसे एक प्रकाशित ग्राफ या छवि को गंभीर रूप से देखें और यह तय करें कि क्या इसके साथ कुछ अजीब है। हमें एक निश्चित पूर्व निर्धारित तरीके से देखने के लिए एक छवि “nudging” की नैतिकता पर चर्चा करने की आवश्यकता है। मैं लेख में एक घटना का वर्णन करता हूं जब एक छात्र ने मेरी छवियों में से एक को बदल दिया (मुझसे बिना पूछे) जो छात्र ने नेत्रहीन संवाद करना चाहता था। मैंने इसकी अनुमति नहीं दी, निश्चित रूप से, और निराश था कि इस तरह के परिवर्तन की नैतिकता पर विचार नहीं किया गया था। हमें बहुत कम से कम, परिसर में बातचीत और और भी बेहतर विकसित करने की आवश्यकता है, लेखन आवश्यकता के साथ एक दृश्य साक्षरता की आवश्यकता बनाएं।
क्यू: जेनेरिक एआई दूर नहीं जा रहा है। आप विज्ञान को नेत्रहीन रूप से संप्रेषित करने के लिए भविष्य के रूप में क्या देखते हैं?
ए: के लिए प्रकृति लेख, मैंने फैसला किया कि छवियों को उत्पन्न करने में एआई के उपयोग पर सवाल उठाने का एक शक्तिशाली तरीका उदाहरण के लिए था। मैंने निम्नलिखित प्रॉम्प्ट का उपयोग करके एक छवि बनाने के लिए प्रसार मॉडल में से एक का उपयोग किया:
“यूवी लाइट के साथ उत्साहित होने पर, उनके आकार के आधार पर, अलग -अलग तरंग दैर्ध्य पर फ्लोरोसिंग, एक काली पृष्ठभूमि के खिलाफ शीशियों में मौन्गी बवेन्डी के नैनो क्रिस्टल की एक तस्वीर बनाएं।”
मेरे एआई प्रयोग के परिणाम अक्सर कार्टून जैसी छवियां थीं जो शायद ही वास्तविकता के रूप में पारित कर सकती हैं-अकेले दस्तावेज दें-लेकिन एक समय होगा जब वे होंगे। अनुसंधान और कंप्यूटर-विज्ञान समुदायों में सहकर्मियों के साथ बातचीत में, सभी इस बात से सहमत हैं कि हमारे पास स्पष्ट मानक होने चाहिए कि क्या है और अनुमति नहीं है। और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि एक Genai दृश्य को प्रलेखन के रूप में कभी भी अनुमति नहीं दी जानी चाहिए।
लेकिन एआई-जनित दृश्य, वास्तव में, चित्रण उद्देश्यों के लिए उपयोगी होंगे। यदि एक एआई-जनित दृश्य को किसी पत्रिका को प्रस्तुत किया जाना है (या, उस मामले के लिए, एक प्रस्तुति में दिखाया गया है), मेरा मानना है कि शोधकर्ता को होना चाहिए
- स्पष्ट रूप से लेबल यदि एक छवि एक एआई मॉडल द्वारा बनाई गई थी;
- इंगित करें कि मॉडल का क्या उपयोग किया गया था;
- शामिल करें कि किस प्रॉम्प्ट का इस्तेमाल किया गया था; और
- छवि को शामिल करें, यदि कोई है, तो इसका उपयोग संकेत में मदद करने के लिए किया गया था।
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