对于许多观鸟爱好者来说，记录到出现在非正常分布区域的鸟类物种，堪称终极追求。在英国，这类发现往往能登上全国新闻头条——例如今年6月，一只通常栖息于非洲和南欧的西礁鹭现身威尔士北部一座海滨小镇，此事在观鸟论坛上引发广泛热议。
然而，一股新的"毒流"正在悄然破坏这份乐趣——AI垃圾内容。
科学家们正在呼吁观鸟者限制在图像编辑中使用AI，担忧此举可能动摇iNaturalist、Macaulay Library等广受欢迎的公民科学平台的可信度。这些平台长期被科学研究用于监测物种的栖息地分布范围。
以ChatGPT和Google Gemini为代表的生成式AI平台的兴起，导致野生动物摄影论坛上出现了大量珍稀鸟类的虚假或经过强化处理的图像。用户只需几秒钟便能生成高质量的假图——或者通过要求AI去除遮挡拍摄对象的树枝、树叶来"优化"照片，而这一操作可能在无意间引入显著的图像改动。
在近期发表于科学期刊《自然》的一篇评论文章中，研究人员警告称，已有数百张伪造图像在常用的物种记录数据库中被发现。他们表示，由于许多伪造图像可能根本无法被察觉，问题的真实规模仍属未知，且有可能污染公众收集的物种记录数据。
"以我现在浏览Facebook的经历来看，大量野生动物照片实际上都是AI生成的。"该评论文章的作者之一、曼彻斯特城市大学生态学家亚历山大·利斯博士表示，"想通过这些照片来帮助我们了解物种在不同时空中的分布，已经变得非常困难。"
利斯表示，彻头彻尾的造假行为目前仍属罕见，且往往容易被识破——没有人会相信西伯利亚出现了巨嘴鸟。但他指出，观鸟者常常使用AI对图像进行编辑和美化，而算法可能在此过程中将其他鸟类物种的部分特征融入画面，从而生成错误的图像。
利斯举了一个例子：巴西中部曾出现过一次虚假的红翼黑鸟目击记录。这种鸟通常分布在北美洲，在巴西该地区此前从未有过观测记录。事实上，照片中的鸟是一种常见的新大陆鸟类——肩章拟鹂，但摄影师要求AI平台将图片"处理得更好看"，结果AI在图像中添加了红翼黑鸟的特征，进而导致了这次错误的目击记录。
"野生动物摄影师往往对拍出漂亮的照片近乎痴迷，但如果使用了AI进行编辑，这张图片日后很可能会引发麻烦。"利斯说道。
公民科学组织目前仍在努力评估这一问题的规模。在自然爱好者记录动植物目击信息的社交平台iNaturalist上，超过6.1亿张图像中，仅有约1400张被标记为疑似AI生成内容。从追踪动植物如何响应气候变化而迁移，到记录物种的新行为模式，公民科学已推动了数十项重要发现。
《自然》论文的共同作者、iNaturalist社区支持总监托尼·伊瓦内表示，大多数此类情况可能并非出于恶意，但他呼吁用户保持警惕。
"在我们这样的平台上，普通人能够提供科学家几乎无法大规模获取的信息。这里也近乎是一个实时感知地球动态的传感器：植物是否提早开花了？随着气候变暖，物种是否正在向北迁移？我们对物种分布了解得越多，作为自然保育者就能做出更明智的判断。但前提是，这些信息必须准确。"他说。
Q&A
Q1：AI图像编辑为什么会影响鸟类科学研究数据的准确性？
A：当观鸟者使用AI对照片进行"美化"处理时，AI算法可能会无意间将其他鸟类物种的特征融合进图像，导致原本普通的鸟类看起来像另一种稀有物种，从而产生虚假的物种目击记录。这些错误数据一旦上传至iNaturalist等公民科学平台，就可能污染科学家用于追踪物种分布和气候变化影响的数据库，进而影响相关研究结论的可靠性。
Q2：iNaturalist平台目前对AI生成图像的管控情况如何？
A：目前iNaturalist平台上超过6.1亿张图像中，仅有约1400张被标记为疑似AI使用。这意味着绝大多数AI处理或生成的图像可能尚未被识别出来。平台方面表示，他们仍在努力评估问题的真实规模，并呼吁用户主动保持警惕，避免上传经过AI编辑的图像，以保障数据的准确性和科研价值。
Q3：观鸟者使用AI编辑图片有哪些具体风险？
A：主要风险在于AI在"优化"图像时可能引入不属于原始拍摄对象的视觉元素。例如，摄影师仅要求AI让照片"看起来更好看"，AI却可能自动填充来自其他物种的羽毛、颜色或图案特征，造成物种误判。此类错误记录一旦进入科学数据库，将直接干扰物种分布范围的监测工作，对生物多样性保护研究产生误导性影响。