AI 编辑鸟类图片泛滥，或污染公民科学数据库

随着 ChatGPT、Google Gemini 等生成式 AI 工具日益普及，野生动物摄影圈出现了一股新潮流：用户可以几秒钟内生成高质量的鸟类图像，或者通过 AI「去掉遮挡的树枝」等简单指令让照片「更好看」。但这种便利正在威胁以公民科学数据为基础的生物多样性研究。一篇发表于《Nature》期刊的评论文章指出，已有数百张伪造或被篡改的鸟类图像流入 iNaturalist、Macaulay Library 等主流物种记录平台，可能污染科研人员用于追踪物种栖息地变化的关键数据。

篡改方式：编辑也会引入错误

曼彻斯特都市大学生态学家 Alexander Lees 博士是这篇评论的作者。他指出，直接伪造的图像相对少见，多数情况下是摄影师出于美化目的使用 AI 编辑，却无意中引入其他鸟种的身体特征。Lees 举了一个典型案例：有人在巴西中部的某个地点发布了一只「红翅黑鹂」的目击记录，该鸟种通常仅分布于北美，从未在巴西该地区出现过。事后核实，这张照片实际上是一只常见的「肩章拟鹂」，但摄影师用 AI 让画面「更好看」时，算法把红翅黑鹂的部分特征添加了进去，最终造成了一次错误记录。

• 直接伪造：如在西伯利亚拍到巨嘴鸟，明显失实，容易识破。
• AI 编辑增强：去除遮挡、提升画质时，可能拼接其他鸟种特征，更难察觉。
• 影响范围：研究人员表示实际规模尚不清楚，许多造假可能仍未被发现。

公民科学平台的应对与挑战

iNaturalist 是一个广受自然爱好者使用的物种记录社交网络，平台上已有超过 6.1 亿张图片，但目前被标记为「涉及 AI 使用」的只有约 1400 张。平台社区支持总监 Tony Iwane 也是该论文的合著者，他表示大多数案例并非出于恶意，但仍呼吁用户提高警惕。

「在我们的平台上，普通人在发布科学家几乎无法大规模获取的信息。它几乎就像一个实时监测地球的传感器：植物是否提前开花？物种是否因气候变暖而北移？我们对物种分布了解得越多，作为保护工作者就能获得更好的决策依据。但前提是信息必须准确。」——Tony Iwane，iNaturalist 社区支持总监

公民科学数据已被广泛用于追踪物种对气候变化的响应、记录新行为等多个科研方向，数据可信度一旦受损，将影响下游大量研究的可靠性。

研究者呼吁

Lees 表示，野生动物摄影师往往执着于追求画面美感，但一旦图像经过 AI 编辑，就可能在未来某天引发连锁问题。他建议摄影师谨慎使用 AI 工具对照片做实质性修改，并呼吁平台与社区进一步建立标注机制，让 AI 增强或生成的图像在数据库中可被识别与区分，从而保障公民科学数据的长期可信度。