Nature：光影真相vs算法幻象，AI时代的科学摄影

修改后的第二版照片被选用为1997年11月《物理化学B期刊》（ Journal of Physical Chemistry B ）封面。这幅影像不仅为研究提供了直观记录，更凸显了科学摄影师与研究者协作的重要性，这正是我工作流程中不可或缺的环节。

为在DALL-E中生成类似的图像，我输入以下提示词："生成一张在黑色背景前的Moungi Bawendi的纳米晶体试管图片，其中试管受紫外光激发后因纳米晶体尺寸差异呈现不同波长荧光"*。

你可能会认为程序生成的图像颇具美感，但其真实性与原始照片相去甚远。DALL-E在画面中生成了提示词未提及的珠状微粒结构，这或许是因为其算法在底层模型数据集中检索到"量子点"（quantum dots）这一术语后，将该概念替换了原本的"纳米晶体"（nanocrystals）表述。

更值得警惕的是，每个试管内含有多色微粒结构，暗示样本含有在多种波长发荧光的混合材料，这与事实不符。此外，部分微粒被描绘为散落在实验台表面，这种处理是否出自模型的美学考量？我认为生成的视觉效果非常吸引人。

在AI生成实验中，我获得的图像往往是难以被实现的卡通式图像，更遑论作为科学记录，但技术迭代终将突破这层壁垒。通过与科研界及计算机科学领域同行的深入探讨，我们达成共识，必须建立明确的许可性规范。 在我看来，AI生成的视觉作品视觉内容永远不应被允许作为文档记录。

人工智能的出现意味着我们必须澄清视觉传播领域的三个核心议题，也就是阐释性图示（illustration）与影像记录（documentation）的差异、图像处理（image manipulation）的伦理规范，以及对科学家与工程师进行视觉传播训练（visual-communication training）的迫切需求。

影像构图，就是选择纳入或舍弃哪些元素，本身就是对现实的一种修饰。人们所选用的工具也是这种修饰的一部分。每一台数码相机都能拍出独特的照片；苹果iPhone的图像算法在色彩增强方面与三星手机截然不同；同样，詹姆斯·韦伯太空望远镜所拍摄的近红外图像，虽与哈勃太空望远镜的光学扫描不同，但正是为了与之互为补充。

更进一步来说，那些震撼人心的宇宙影像中呈现的瑰丽色彩皆经过数字增强（digitally enhanced），创造出对现实的多维诠释。如此说来， 人类多年来实际上一直在"人工生成图像"。 然而， 通过软件增强照片以刻画现实，与基于训练数据集创造虚拟现实之间，存在着根本性差异。

作为科学摄影师，我深谙阐释性图示与记录影像之间的界限，但对人工智能程序是否具备这样的判断力持保留态度。阐释性图示或图表通过符号、色彩、形状等元素对概念进行主观转译与视觉描述，其本质是对某个事物的表征；而基于光学摄影或扫描/透射电子显微技术获取的纪实影像，尽管并非实体本身，却是使用光子或电子形成的客观记录。二者本质差异在于其目的。