Giới khoa học báo động về ảnh động vật tạo bởi AI lan tràn trên mạng

Các chuyên gia cảnh báo ngày càng nhiều bức ảnh động vật, đặc biệt là chim được tạo hoặc chỉnh sửa bằng AI xuất hiện trên các diễn đàn động vật, tạo ra những ghi nhận sai lệch về sự phân bố của các loài. Điều này đe dọa độ tin cậy của các nền tảng khoa học cộng đồng vốn được sử dụng rộng rãi để theo dõi đa dạng sinh học và biến đổi khí hậu.

Khi AI tạo ra những động vật chưa từng tồn tại

Đối với những người đam mê quan sát chim (birdwatching), việc phát hiện một loài xuất hiện ngoài vùng phân bố tự nhiên luôn được xem là khoảnh khắc đáng nhớ nhất. Chỉ cần một cá thể hiếm xuất hiện ở nơi chưa từng được ghi nhận cũng có thể trở thành sự kiện thu hút hàng nghìn người theo dõi và thậm chí xuất hiện trên các phương tiện truyền thông.

Mới đây, việc một con diệc đá phương Tây (western reef heron), loài chủ yếu sinh sống tại châu Phi và Nam Âu, xuất hiện ở một thị trấn ven biển phía bắc xứ Wales đã nhanh chóng trở thành chủ đề được cộng đồng yêu chim đặc biệt quan tâm. Tuy nhiên, niềm vui từ những phát hiện như vậy đang đứng trước một nguy cơ mới: Hình ảnh được tạo hoặc chỉnh sửa bằng trí tuệ nhân tạo.

Trong bài bình luận đăng trên tạp chí khoa học Nature, các nhà nghiên cứu cho biết sự bùng nổ của các công cụ AI tạo sinh như ChatGPT hay Google Gemini đã khiến số lượng ảnh chim giả hoặc ảnh được "nâng cấp" bằng AI tăng mạnh trên các diễn đàn và cơ sở dữ liệu về động vật hoang dã.

Điều đáng lo ngại là người dùng hiện có thể tạo ra một bức ảnh giả với chất lượng rất cao chỉ trong vài giây hoặc yêu cầu AI chỉnh sửa những chi tiết tưởng như vô hại, chẳng hạn xóa một cành cây hay chiếc lá đang che khuất con chim. Nhưng trong quá trình đó, AI có thể tự động bổ sung những đặc điểm không hề tồn tại trên cá thể ban đầu.

Tiến sĩ Alexander Lees, nhà sinh thái học tại Đại học Manchester Metropolitan và là tác giả bài viết trên Nature, cho biết ông ngày càng bắt gặp nhiều hình ảnh động vật được tạo hoàn toàn bằng AI trên các mạng xã hội.

Theo ông, điều này khiến việc sử dụng các bức ảnh đó để xác định thời gian và địa điểm xuất hiện của các loài trở nên rất khó khăn. Đáng lo hơn, không phải tất cả hình ảnh sai lệch đều là trò lừa đảo có chủ đích. Những trường hợp rõ ràng như một con chim toucan xuất hiện ở Siberia rất dễ bị phát hiện. Tuy nhiên, phần lớn sai sót lại đến từ các thao tác chỉnh sửa tưởng như vô hại.

Một ví dụ được các nhà khoa học nhắc đến là trường hợp ghi nhận sai về loài sáo cánh đỏ (red-winged blackbird) tại miền trung Brazil. Loài chim này vốn chỉ phân bố ở Bắc Mỹ và chưa từng được ghi nhận tại khu vực nói trên.

Sau quá trình kiểm tra, các chuyên gia xác định con chim thực chất là một cá thể epaulet oriole, loài khá phổ biến ở Nam Mỹ. Tuy nhiên, người chụp đã sử dụng AI để "làm cho bức ảnh đẹp hơn" và thuật toán đã tự động thêm các chi tiết đặc trưng của sáo cánh đỏ vào hình ảnh. Kết quả là một "phát hiện khoa học" hoàn toàn sai sự thật.

Nguy cơ làm sai lệch dữ liệu khoa học và bảo tồn thiên nhiên

Theo các nhà nghiên cứu, vấn đề lớn nhất không nằm ở vài bức ảnh giả mà ở tác động dây chuyền đối với dữ liệu khoa học. Trong nhiều năm qua, các nền tảng khoa học cộng đồng như iNaturalist hay Macaulay Library đã trở thành nguồn dữ liệu cực kì quan trọng cho giới nghiên cứu.

Hàng triệu người yêu thiên nhiên trên khắp thế giới thường xuyên tải lên hình ảnh động, thực vật cùng vị trí và thời gian quan sát. Những dữ liệu này được các nhà khoa học sử dụng để nghiên cứu sự thay đổi vùng phân bố của các loài, theo dõi tác động của biến đổi khí hậu, phát hiện tập tính mới cũng như xây dựng các chiến lược bảo tồn.

Nếu dữ liệu đầu vào bị pha trộn bởi những hình ảnh đã qua chỉnh sửa AI mà không được phát hiện, các kết quả nghiên cứu có thể bị sai lệch. Tiến sĩ Lees cho rằng nhiều nhiếp ảnh gia thiên nhiên luôn mong muốn có những bức ảnh hoàn hảo. Tuy nhiên, khi AI tham gia vào quá trình chỉnh sửa, ranh giới giữa việc cải thiện chất lượng hình ảnh và thay đổi nội dung khoa học trở nên rất mong manh.

Ngay cả khi người dùng không có ý định gian lận, AI vẫn có thể vô tình tạo ra những chi tiết chưa từng tồn tại. Các tổ chức vận hành nền tảng khoa học cộng đồng hiện cũng đang tìm cách đánh giá quy mô của vấn đề.

Theo thống kê của iNaturalist, mới chỉ khoảng 1.400 trong hơn 610 triệu hình ảnh trên nền tảng này bị gắn cờ có dấu hiệu sử dụng AI. Con số này tương đối nhỏ, nhưng các chuyên gia cho rằng thực tế có thể lớn hơn nhiều vì rất khó phát hiện các trường hợp chỉnh sửa tinh vi.

Ông Tony Iwane, Giám đốc hỗ trợ cộng đồng của iNaturalist và đồng tác giả bài viết trên Nature, cho biết phần lớn người dùng không cố tình tạo ra dữ liệu sai. Tuy nhiên, ông kêu gọi cộng đồng quan sát thiên nhiên thận trọng hơn khi sử dụng AI.

Theo ông, các nền tảng như iNaturalist hoạt động như một mạng lưới cảm biến quy mô toàn cầu, nơi hàng triệu người bình thường cùng ghi nhận những thay đổi của tự nhiên theo thời gian thực.

Nhờ dữ liệu đó, các nhà khoa học có thể biết cây cối nở hoa sớm hơn do nhiệt độ tăng, các loài động vật đang dịch chuyển về phía bắc khi khí hậu ấm lên hay phát hiện những biến đổi trong hệ sinh thái mà các dự án nghiên cứu truyền thống khó có thể thu thập với quy mô lớn.

"Chúng ta càng biết chính xác các loài đang ở đâu thì càng có cơ sở để đưa ra các quyết định bảo tồn đúng đắn", ông nhấn mạnh. Sự phát triển của AI chắc chắn sẽ tiếp tục mang lại nhiều công cụ hữu ích cho nhiếp ảnh và nghiên cứu thiên nhiên. Tuy nhiên, các chuyên gia cho rằng điều quan trọng là phải xây dựng những quy tắc minh bạch về việc sử dụng AI trong chỉnh sửa hình ảnh, đồng thời phát triển các công cụ nhận diện ảnh đã bị can thiệp.

Nếu không, chính công nghệ được kì vọng hỗ trợ khoa học có thể vô tình làm xói mòn độ tin cậy của một trong những nguồn dữ liệu quý giá nhất về đa dạng sinh học toàn cầu.