По данным портала The Conversation, широкое распространение генеративного искусственного интеллекта (ИИ) привело к росту числа поддельных изображений, которые стали появляться не только в Интернете, но и в научных публикациях. Возможность за несколько секунд создавать реалистичные изображения по текстовому описанию ставит под сомнение надежность традиционных способов проверки визуальных доказательств в исследованиях.

Инструменты ИИ постепенно меняют подход к созданию и публикации научных изображений, и ученые используют их для подготовки иллюстраций, генерации синтетических данных и обработки лабораторных снимков. Однако доступность таких технологий размывает границу между допустимым улучшением материалов и созданием полностью вымышленных данных.

В апреле 2026 года авторитетный журнал New England Journal of Medicine отозвал научную статью после выявления изображения, созданного с помощью ИИ. Ранее аналогичные случаи произошли с другими публикациями, где были обнаружены нереалистичные биологические структуры, такие как несуществующие клетки или аномальные формы тканей.

В одном из инцидентов эксперты заметили на микрофотографии мышечной ткани симметричные узоры, которые невозможны при реальном окрашивании, что указывает на машинную генерацию. В другом случае на снимке клеточной культуры появились идентичные фрагменты, повторяющиеся с точностью до пикселя. Редакторы журналов признают, что существующие процедуры рецензирования не всегда способны выявить такие фальсификации, поскольку ИИ-изображения могут быть неотличимы от настоящих для невооруженного глаза.

Разработчики инструментов для выявления подделок пытаются решить проблему, однако технологии генерации изображений развиваются быстрее, чем системы их обнаружения. Раньше научные изображения считались надежным доказательством благодаря сложному оборудованию и экспертизе. Сегодня реалистичные фейки ставят это доверие под угрозу: люди могут отвергать настоящие данные и принимать подделки, что ведет к кризису доверия к науке.

Исследователи предупреждают, что если аудитория вообще перестанет доверять визуальным доказательствам, наука потеряет один из самых мощных инструментов для общественной коммуникации. Ученые считают, что для борьбы с фейками необходимо уделять внимание происхождению изображений так же, как и данным исследований. Авторы должны открыто сообщать об использовании ИИ при создании или изменении материалов. Только прозрачность и соблюдение стандартов помогут сохранить доверие к научным изображениям, а также предотвратить возможные ошибки в клинических и биологических исследованиях, где визуальные данные часто служат основой для принятия решений.