在醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域，圖像是證據(jù)的重要載體。顯微鏡下的組織切片、細(xì)胞排列、染色情況，這些看似枯燥的視覺(jué)信息背后，往往隱藏著醫(yī)學(xué)突破的關(guān)鍵線索。然而，當(dāng)人工智能能夠“憑空”生成幾乎可以亂真的組織學(xué)圖像時(shí)，這些圖像的真實(shí)性便不再理所當(dāng)然。

根據(jù)德國(guó)耶拿大學(xué)醫(yī)院的研究人員在《自然》雜志發(fā)表的一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，科學(xué)界或許已經(jīng)步入一個(gè)“假圖像時(shí)代”。他們讓816名德國(guó)大學(xué)生分別判斷哪些組織學(xué)圖像是真實(shí)的，哪些是AI生成的。結(jié)果顯示，即使是有相關(guān)經(jīng)驗(yàn)的學(xué)生，也只有70%的正確識(shí)別率；而對(duì)于毫無(wú)醫(yī)學(xué)圖像經(jīng)驗(yàn)的參與者來(lái)說(shuō)，識(shí)別準(zhǔn)確率僅略高于擲硬幣的概率——55%。

研究的共同作者之一、腎臟病專家拉爾夫·姆羅卡（RalfMrowka）對(duì)此表示震驚：“只需要花費(fèi)很少的功夫，我們就可以生成足以以假亂真的組織學(xué)圖像?！彼倪@番話直指問(wèn)題的本質(zhì)：偽造的門檻正在迅速降低，而識(shí)別的門檻卻不斷升高。

這對(duì)攝影提出了一個(gè)根本性挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)攝影、科學(xué)攝影，甚至新聞攝影的價(jià)值建立在圖像作為現(xiàn)實(shí)記錄的能力之上。但當(dāng)一張圖像無(wú)須任何現(xiàn)實(shí)存在便可生成，并且以幾乎無(wú)法察覺(jué)的方式進(jìn)入學(xué)術(shù)論文甚至數(shù)據(jù)庫(kù)，其所承載的“可信度”就變得岌岌可危。

在當(dāng)前階段，已有的圖像篡改檢測(cè)技術(shù)主要集中于識(shí)別復(fù)制、粘貼或圖像拼接等人工修改行為。然而，對(duì)于從零生成的AI圖像——尤其是高質(zhì)量、具備高度醫(yī)學(xué)特征的圖像——這些檢測(cè)手段幾乎無(wú)效。

為了應(yīng)對(duì)這一風(fēng)險(xiǎn)，姆羅卡和其研究團(tuán)隊(duì)提出了多項(xiàng)應(yīng)對(duì)建議，其中之一是提高學(xué)術(shù)期刊的圖像提交門檻。例如，要求作者一并提交所有原始圖像數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)過(guò)程記錄，以便驗(yàn)證圖像的真實(shí)性。另一位研究合作者、神經(jīng)學(xué)家簡(jiǎn)·哈同（JanHartung）指出，如果每一個(gè)實(shí)驗(yàn)圖像必須原始上傳，甚至可追溯到生成源，那么發(fā)表偽造數(shù)據(jù)的門檻將顯著上升。

這正是攝影與科學(xué)研究的一大共通點(diǎn)：信任建立在“原始性”的基礎(chǔ)上。無(wú)論是暗房時(shí)代的一張底片，還是如今科研實(shí)驗(yàn)室中帶有時(shí)間戳的數(shù)字圖像，可信度的核心始終是可追溯性。

因此，數(shù)字實(shí)驗(yàn)室筆記本也成為研究者推薦的新解決方案。它能通過(guò)內(nèi)置時(shí)間戳功能記錄數(shù)據(jù)生成的全過(guò)程，確保圖像“出生”的真實(shí)性。這種“數(shù)字底片”或許將成為未來(lái)科研圖像的新標(biāo)準(zhǔn)。

與此同時(shí)，更多技術(shù)方案也正在被考慮，比如區(qū)塊鏈技術(shù)的引入。天普大學(xué)的生物學(xué)家恩里科·布奇（EnricoBucci）便開(kāi)發(fā)了一款圖像篡改檢測(cè)軟件，并強(qiáng)烈建議科研領(lǐng)域采用區(qū)塊鏈技術(shù)來(lái)追蹤圖像的“生命周期”——從拍攝到編輯、上傳再到使用，每一個(gè)步驟都有明確記錄，從而最大限度保障圖像的可信性。

“你可以追蹤圖像的來(lái)源、涉及的人員以及圖像處理的每個(gè)步驟，”布奇說(shuō)，“這樣你就可以驗(yàn)證圖像自生成以來(lái)發(fā)生了什么?！睋Q言之，科學(xué)圖像也需要一套類似攝影作品的“元數(shù)據(jù)檔案”。

但問(wèn)題在于，科學(xué)出版商是否愿意在大規(guī)模層面采納這些工具。“這絕對(duì)是一個(gè)多方面的問(wèn)題，”哈同坦言，“不僅僅是技術(shù)門檻，還有學(xué)術(shù)倫理、成本考量以及全球出版體系之間的標(biāo)準(zhǔn)差異?！?/p>

在這里，我們不難看到一個(gè)新的“攝影倫理議題”的雛形正在科研領(lǐng)域醞釀：當(dāng)生成圖像與真實(shí)圖像無(wú)從分辨之際，我們?nèi)绾沃亟ā翱尚艌D像”的體系？而攝影——這個(gè)起源于科學(xué)實(shí)驗(yàn)室的媒介，是否也需要在自身內(nèi)部進(jìn)行一次關(guān)于“真實(shí)性”的倫理反思？

回顧攝影史，這并非第一次危機(jī)。從攝影術(shù)初創(chuàng)時(shí)期關(guān)于“照相能否忠實(shí)記錄現(xiàn)實(shí)”的爭(zhēng)議，到數(shù)碼攝影普及后圖像篡改的合法性討論，再到如今AI圖像生成技術(shù)帶來(lái)的“現(xiàn)實(shí)解構(gòu)”挑戰(zhàn)，攝影始終處于“真假之間”的震蕩帶。而醫(yī)學(xué)圖像作為攝影在專業(yè)科學(xué)領(lǐng)域的重要分支，如今正首當(dāng)其沖地遭遇這場(chǎng)人工智能浪潮的沖擊。

或許，我們不能完全阻止技術(shù)的發(fā)展，但我們可以重新審視圖像的價(jià)值體系。正如攝影師會(huì)珍視底片、保留拍攝元數(shù)據(jù)、維護(hù)圖像的拍攝流程透明，科學(xué)圖像的“可信機(jī)制”也需要從源頭構(gòu)建起相似的信任鏈條。

而對(duì)于每一位從事攝影、熱愛(ài)圖像的讀者來(lái)說(shuō)，這不僅是科研領(lǐng)域的問(wèn)題，也關(guān)系到我們?nèi)绾慰创龍D像與真實(shí)、圖像與權(quán)力、圖像與知識(shí)之間的關(guān)系。

在AI技術(shù)能夠輕松造假之際，圖像的意義已不再是“它是否真實(shí)”，而是“我們?nèi)绾悟?yàn)證它的真實(shí)”。這場(chǎng)技術(shù)與倫理的較量，注定不會(huì)在短期內(nèi)落幕。但正如每一次攝影危機(jī)所帶來(lái)的反思與進(jìn)化，我們或許正站在新一輪圖像革命的起點(diǎn)。