고생물학자들은 AI가 선사시대 동물을 묘사한 것에 분노하고 있다
머리보다 하나 더 큰 고환이 4개 이상 있는 쥐가 올해 초 과학저널에 게재됐다 . 날개에서 세 번째 발이 돋아난 익룡입니다 . 소셜 미디어에 환각적인 고질라와 도마뱀의 만남을 게시하는 박물관이 있고 , 웹사이트에는 고대 파충류의 실물과 같은 그림이 나와 있습니다 .
인공지능이 만들어낸 이미지는 상당한 논란을 불러 일으켰 습니다 . 소수 의 주요 이미지 생성기는 완벽하지 않으며 때로는 사용자의 요구나 기대와 다른 결과를 산출합니다. 그러나 과학에서 AI 모델은 미디어를 만드는 도구나 창의력의 발판 그 이상입니다. 과학 연구의 수치는 팀이 작성한 결과의 일부이기 때문에 그들은 과학 기록에 기여합니다.
'팔레오아트'란 무엇인가요?
고생물학에서 과학에 기반한 고대 생물 묘사("고생물"이라고도 함)는 다른 과학자와 대중이 새로운 발견에서 의미를 찾는 데 도움이 됩니다. 그것들은 과학에 기초를 두고 있으며 우리로부터 수십, 때로는 수억 년 떨어진 세계로 들어가는 독특한 관문입니다. 그런 식으로 Mary Anning의 야시화 보다 훨씬 더 위험합니다 .
팔레오아트는 그 주제로 인해 과학 커뮤니케이션 생태계에서 독특한 위치를 차지하고 있습니다. 일러스트레이터는 오래 전에 멸종된 동물에 대한 현대 과학적 이해, 즉 동물의 모습은 물론, 살았던 환경과 그 환경을 어떻게 활용했는지에 따라 동물을 묘사하는 임무를 맡습니다.
호주 플린더스 대학의 고생물학자이자 고생물학자인 제이콥 블록랜드(Jacob Blokland)는 기즈모도(Gizmodo)에게 보낸 이메일에서 “나는 고생물학을 최대한 정확하고 정당한 결정을 바탕으로 정보에 입각한 접근 방식을 사용해 선사시대 생물을 예술적으로 재구성한 것이라고 생각한다”고 말했다. "이것은 뼈대부터 시작하여 근육을 적용하고 어떤 유형의 연조직을 가지고 있었는지 연구하고 자세, 계통 발생 괄호, 잠재적 환경 등을 모두 문헌이나 알려진 자료에서 고려하는 것을 의미할 수 있습니다."
삽화는 멸종된 유기체와 진화적으로 관련이 있거나 고대 생물과 유사한 생태학적 지위를 차지하는 현대 동물에서 영감을 받았습니다. 주어진 프롬프트에 따라 AI 이미지 생성기는 현재 이 복잡하고 다양한 정보를 수집하여 인간 예술가와 동일한 충실도와 세부 사항에 대한 주의를 기울여 이미지를 생성할 수 없습니다.
Blokland는 “이런 점을 고려하지 않고 그림을 그리는 것은 실제 고대 미술이 아니라 오히려 영감을 받은 것이라고 생각합니다.”라고 덧붙였습니다. "이런 의미에서 '고미술'은 여전히 AI가 아닌 일러스트레이터들에게 매우 독특한 것이라고 생각합니다."
고생물 예술의 과학적 과정
공룡 피부를 생각해 보세요. 보존하는 경우는 거의 없으며, 보존한다고 해도 연구자들이 화석화된 세포에서 색소 침착과 같은 세부 사항을 식별할 수 있다는 보장은 없습니다. 하지만 팀은 2021년에 공룡 배설강을 사용하여 그렇게 할 수 있었습니다. 그럼에도 불구하고 주목할 가치가 있습니다. ChatGPT에서 "2022년 1월 마지막 업데이트 현재 공룡 배설강이 발견되었다는 화석 증거는 전혀 없습니다"라고 말했습니다. 즉, AI 챗봇의 정보를 항상 다시 확인하세요!
연조직에 대한 그러한 종류의 불확실성은 상상에 많은 것을 남깁니다. 공룡의 색깔을 어떻게 알 수 있으며, 어떤 공룡이 깃털을 가지고 있는지 알 수 있습니까? 고생물학자들이 티라노사우루스 와 같은 수각류 공룡에게 입술이 있었는지 여부 에 대해 결정을 내릴 때 , 열성적인 대중에게 그들이 어떻게 생겼을지 정확하게 표현하는 것은 고생물학자의 몫입니다.
간단히 말해서, 일반 시청자에게는 과학적인 고대 예술 삽화에 쏟은 노력이 손실될 수 있습니다. 이것은 단지 멸종된 동물을 그럴듯한 환경에서 묘사하는 것이 아니라, 과거에 걸쳐 개발된 방대한 양의 고생물학, 동물학, 근골격계, 생체역학, 형태학 및 진화 정보를 바탕으로 동물과 그 주변 환경을 최첨단으로 상상한 것입니다. 몇 년.
영국 라임 레지스 박물관의 고생물 예술가이자 컬렉션 담당자인 나탈리아 자기엘스카(Natalia Jagielska)는 기즈모도(Gizmodo)와의 영상 통화에서 “AI 예술에서 가장 슬픈 점은 고대 예술과 같은 것이 인간의 손길을 가미한다는 것입니다.”라고 말했습니다. "Paleoart는 과학적이지만 여전히 예술이고 자기 표현입니다."
Jagielska는 다양한 배경을 가진 사람들의 Paleoart가 다르게 나타날 것이라고 덧붙입니다. 왜냐하면 우리 모두는 세상과 동물을 다르게 보기 때문입니다. AI 모델은 기계이므로 예술 작품을 생성할 때 실제 경험이나 개인적인 관점을 고려할 수 없습니다. AI가 생성한 고대 미술의 등장으로 X(이전에는 Twitter로 알려짐)에 #PaleoAgainstAI 해시태그가 촉발되었으며, 이를 통해 고대 미술 일러스트레이터와 지지자들은 컴퓨터가 생성한 고대 생물에 대한 인간의 표현을 옹호했습니다.
의심스러운 윤리
고대 재구성에 AI가 사용될 때 PBS 표준은 AI 생성 미디어가 그 자체로 공개되어야 하며 다른 편집 제품에서 기대되는 정확성과 포괄성의 표준을 유지해야 한다고 강조합니다. 고생물 미디어(우리는 이 용어를 만들고 있습니다)를 만드는 데 AI를 사용하는 것이 공개되고 현재의 과학 표준을 충족하더라도 일부에서는 AI가 실제 고생물학자의 작업을 빼앗고 있으며 고생물학에서 역할을 해서는 안 된다고 주장합니다.
스웨덴 웁살라 대학교 고생물학자인 페르 알베르그(Per Ahlberg)는 기즈모도(Gizmodo)와의 영상통화에서 “이미지 생성 AI는 저작권 도용을 위한 알고리즘”이라고 말했다. "더 나쁜 것은 이것을 사용하여 당신이 훔친 작업을 학습 알고리즘에 통합한 사람들을 사업에서 몰아내기 시작할 수 있다는 것입니다. 우리는 고생물 예술가, 즉 실제 예술가가 필요하기 때문에 이것은 큰 문제입니다."
Ahlberg는 AI가 생성한 고대 미술은 "독자 대중을 속이는 것"이라며 "과거 세계와 그 주민을 개념화하는 데 중요한 역할을 했던 전통적인 고대 미술에 정면으로 침을 뱉는 것"이라고 덧붙였습니다.
AI는 과학 전반에 걸쳐 많은 유용한 목적을 가지고 있습니다.
언론 매체는 물론 기관, 심지어 과학자까지 고대 예술 분야에서 인공 지능을 오용했음에도 불구하고 인공 지능은 우리가 세상과 우주를 보는 방식을 재정의하는 과학 분야에서 막대한 유용성을 갖고 있습니다. 이미 천문학자들이 우주 에서 흥미로운 현상을 조사하는 방식을 바꾸고 있으며 고고학자들이 연구 하기에는 너무 취약한 고대 두루마리를 읽을 수 있도록 하고 있습니다 .
AI는 테라바이트 규모의 데이터를 선별해야 하는 분야에 도움이 되며 과학적 발견이 이루어지는 속도를 거의 확실히 가속화할 것입니다. 고생물학에서도 패턴을 식별하고 예측 및 결정을 내릴 수 있는 다층 신경망의 일종인 심층 신경망을 사용하여 공룡 화석의 CT 스캔을 분할하여 수동으로 처리하는 데 소요되는 시간을 줄입니다. AI는 또한 고생물학에서 단세포 플랑크톤 유형을 분류 하고 화석 기록에서 꽃가루 알갱이를 분류하는 데 사용되었습니다 . 이는 인간의 눈에 힘든 작업입니다.
Ahlberg는 "내가 상당한 우려를 갖고 있는 부분은 사람들이 분석 단계를 AI에 아웃소싱하는 부분입니다. 그리고 그 일이 너무 쉽게 일어나는 것을 볼 수 있습니다. 이는 정상적인 인간의 게으름 때문입니다."라고 Ahlberg는 말했습니다. 인간 저자는 기본적으로 'AI가 이러한 패턴을 어떻게 정의할 수 있는지 잘 이해하지 못하지만 블랙박스는 신뢰합니다'라고 말하고 있습니다.”
“그 시점에서 당신은 정말로 과학의 핵심을 포기한 것입니다.”라고 그는 덧붙였습니다.
윤리적인 AI를 위한 지침 찾기
지난 달 미국 국립과학원회보(Proceedings of the National Academy of Sciences)에 게재된 사설에서 소수의 과학자들은 과학 분야에서 AI의 엄청난 잠재력을 강조했지만 연구자들이 AI를 사용할 때 지침이 되는 5가지 원칙을 제안했습니다. 바로 투명한 공개와 귀속, AI 검증입니다. 생성된 콘텐츠 및 분석, AI 생성 데이터의 문서화, AI 사용에 대한 윤리적이고 공평한 지침에 중점을 두고 대중의 참여를 통해 과학적 프로세스에 AI가 미치는 영향을 지속적으로 모니터링합니다.
지구물리학자이자 연구 공동저자이자 국립아카데미(National Academies) 회장인 마르시아 맥넛(Marcia McNutt)은 사설과 함께 발표한 자료 에서 다음 과 같이 말했습니다. “우리는 AI가 과학 분야 전반에 걸쳐 추진하는 발전을 환영하지만 오랫동안 유지되어 온 과학 규범을 유지하는 데에도 경계해야 합니다. 그리고 가치.”
고생물은 동료 심사를 거친 저널 기사와 동일한 수준의 엄격함을 따르지는 않지만 과학 연구에 관한 커뮤니케이션의 중요한 구성 요소입니다. 따라서 시각적 sccomm에서 AI의 사용은 유사한 수준의 엄격한 검토를 보장해야 합니다.
과학 일러스트레이터이자 고생물 예술가인 가브리엘 우게토(Gabriel Ugueto)는 “이러한 AI 엔진이 진화하는 속도로, 이를 규제할 법률이 제정되지 않는다면 엔진은 더 좋아질 것이며 결국 고미술가의 작업을 위협하게 될 것입니다.”라고 말했습니다. Gizmodo에 보낸 이메일에서 “우리가 대중에게 제공하는 정보의 정확성을 중요시한다면 이제 책임을 져야 할 때입니다.”
AI는 아직 이 일을 잘 하지 못합니다.
과학에 AI를 적용함으로써 많은 새로운 발견이 이루어졌고 의심할 여지 없이 더 많은 발견이 이루어질 것이지만, 여기에는 함정이 있습니다. " rat dck" 대실패는 AI 이미지 생성 소프트웨어가 과학적 일러스트레이션과 그림에서 가질 수 있는 어려움을 드러냈지만, 동료 심사 저널에 더 많은 가드레일의 필요성도 강조했습니다. 쥐 연구가 출판된 저널 계열인 Frontiers의 대변인은 Gizmodo에 "규정 준수를 보장하기 위한 프로세스에도 불구하고" "표준 이하의 수치와 주석"이 출판되었다고 말했습니다. 논문 검토자 중 한 명은 쥐와 관련 고환의 부정확한 이미지는 그들의 책임이 아니라고 Vice에 말했습니다 .
많은 사람들이 쥐 이미지의 우스꽝스러운 부분을 식별할 수 있지만, 대중이 고대 동물 묘사에서 과학적 부정확성을 보는 것은 더 어려울 수 있습니다. 고생물 예술가들은 어떤 해골보다 더 생생한 방식으로 수백만 년 전에 생물들이 어떻게 존재를 이끌어냈는지 대중에게 가장 잘 보여줍니다.
플린더스 대학의 고생물학자인 피비 맥이너니(Phoebe McInerney)는 기즈모도(Gizmodo)에 보낸 이메일에서 “진정한 고대 예술 복원에 들어가는 상당한 양의 지식과 증거는 AI 예술이 달성할 수 있는 것보다 훨씬 더 정확한 결과를 만들어냅니다.”라고 말했습니다.
현재 존재하는 AI 생성 이미지는 고생물학자와 일러스트레이터가 생명을 불어넣기 위해 열심히 노력하는 생물을 잘못 표현하는 경우가 많습니다( 지난 몇 년 동안 상당히 개선 되었지만). 고대 생명체의 시각적 전달이 핵심입니다. 박물관을 방문한 후 어린이의 마음 속에 각인된 티라노사우루스는 거대하고 사나운 포식자의 티라노사우루스이며, 전시 플래카드에 있는 형태와 분류학적 정체성에 관해 철저하게 검토된 서면 자료가 아닙니다. . 닭과 티라노사우루스 사이의 교배를 만들기 위해 AI 이미지 생성기를 직접 사용하는 것과 기관이나 언론 매체가 대중에게 또래와 모순되는 과학적으로 부정확한 삶의 묘사를 제시하는 것은 완전히 다른 문제입니다. 연구를 검토했습니다.
Gizmodo는 이전에 출판된 연구와 관련하여 AI로 생성된 고대 생물 이미지를 공유한 두 명의 연구원과 한 박물관에 연락했습니다. 한 연구원은 논평을 거부했고 다른 두 연구원은 출판 당시 응답하지 않았습니다.
AI는 오용될 경우 다른 위험을 초래하며 일부는 이에 맞서 싸우고 있습니다.
작년에 노스웨스턴 대학의 연구자들은 검토할 연구 중 일부가 AI에서 생성되었다는 말을 들었음에도 불구하고 인간 검토자가 OpenAI의 ChatGPT로 작성된 학술 초록과 인간이 작성한 초록을 구별할 수 없다는 사실을 발견했습니다.
AI가 생성한 일러스트레이션은 여전히 존재하지만 이러한 생성기는 과학적 의미와 뉘앙스로 가득 찬 예술적 창작물인 진정한 고미술품을 생산할 수 없습니다. 시카고 대학의 Nightshade 와 같은 프로그램 은 주어진 이미지에 대해 훈련을 시도하는 생성 AI 모델을 "중독"하도록 설계되었으며 일부 고생물 예술가는 미디어가 AI에 의해 긁히지 않도록 보호하기 위해 소프트웨어를 배포합니다.
개별 일러스트레이터가 무엇을 하든 인공적으로 생성된 이미지에 대해 기관이 취하는 입장은 과학 정보를 묘사하는 데 기술이 사용되는 방식에 더 큰 영향을 미칠 것입니다. AI는 여기에 있으며 이는 과학에 좋은 일입니다. 그러나 과학 커뮤니케이션에서 AI의 사용을 설명하는 일련의 원칙은 적절한 사용 사례를 결정하는 것뿐만 아니라 과학에 대한 사람들의 신뢰를 유지하는 데에도 중요합니다. 의사소통이 핵심이며, 최소한 대중은 자신이 무엇을 보고 있는지 알 자격이 있습니다.
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