В последние годы искусственный интеллект (ИИ) все глубже проникает в различные сферы науки и медицины, обещая автоматизировать рутинные задачи и ускорить разработку новых методов диагностики и лечения. Особое внимание уделяется генеративным моделям ИИ, таким как GPT-4o и DALL-E 3 от OpenAI, которые способны создавать сложные визуальные образы по заданным текстовым описаниям. Однако в биомедицинской визуализации, где изображение служит фундаментом для клинических решений и научных публикаций, использование ИИ связано с серьезными вызовами. Несмотря на привлекательность и зачастую «гламурный» внешний вид сгенерированных изображений, они не всегда соответствуют реальности, что создает угрозу для пациентов и подрывает доверие к научным исследованиям.Ранее традиционные методы визуализации в биомедицине обеспечивались специалистами с глубокими анатомическими знаниями и опытом медицинской иллюстрации.
Они гарантировали точность и научную достоверность изображений, которые использовались в учебных материалах, публикациях и при работе врачей. Появление генеративного ИИ открыло перспективу быстрого и дешевого создания визуального контента, однако это привело к появлению целого ряда ошибок и искажений. В ряде случаев изображения содержали явные анатомические ошибки, нереалистичные детали и фантастические элементы, что может ввести в заблуждение как специалистов, так и широкий круг пользователей. Так, например, знаменитый случай с «невероятно хорошо наделённой крысой» — изображение, которое было создано ИИ и использовалось в научной публикации, позже было изъято из-за своей нереалистичности и абсурдности. Несмотря на это, подобные иллюстрации продолжают быстро распространяться в интернете, подчеркивая серьезность проблемы.
Исследователи из Университета Бергена (Норвегия), Университета Торонто (Канада) и Гарвардского университета (США) провели подробный анализ и интервью с профессионалами в области биомедицинской визуализации. В их совместной работе, озаглавленной «Это выглядит эффектно, но это неправда», они поднимают вопрос о текущих и возможных последствиях использования генеративного ИИ в биомедицинской сфере. Отмечается, что достижения в области ИИ привели к тому, что сгенерированные изображения выглядят достаточно «полированно» и «профессионально», чтобы вызвать доверие у непрофессионалов, что чревато последствиями при принятии важнейших решений, связанных со здоровьем.Одной из ключевых проблем является так называемое «иллюзорное качество» — когда визуальный эффект обманчиво усиливает впечатление достоверности. Пациенты и даже врачи могут увериться в надежности информации, представленной на основе ИИ-генерированных изображений, не имея возможности проверить и оценить их достоверность.
Такой феномен осложняет задачу обеспечения безопасности пациентов и рискует усугубить распространение дезинформации в медицинских публикациях и популярной прессе. Не менее важным моментом является то, что субъективная привлекательность таких изображений может скрывать серьезные ошибки в форме анатомии, функций или патологий.Риски использования ИИ не ограничиваются только образами. Визуализация напрямую влияет на восприятие научных данных и медицинских понятий в обществе. Как отмечают ученые, случаи с ошибочными изображениями ИИ легко становятся объектом сатирических комментариев и насмешек со стороны СМИ и общественных деятелей, что негативно сказывается на репутации всей научной среды.
В условиях, когда доверие к науке и медицинским рекомендациям уже достаточно шаткое, подобные инциденты способны усиливать скептицизм и затруднять просветительскую работу, особенно во время масштабных кампаний по вакцинации и борьбе с пандемиями.Необходимо отметить и юридический аспект — вопросы ответственности, связанные с ошибками ИИ, остаются открытыми. Модели машинного обучения зачастую работают как черный ящик, непредсказуемо генерируя результаты, что усложняет определение того, кто несет ответственность в случае причинения вреда. Это касается как медицинских визуализаций, так и ошибочного кода или алгоритмов, поддерживающих диагностические системы. Отсутствие прозрачности и объяснимости моделей ИИ представляет собой серьезное препятствие для внедрения таких технологий в клиническую практику.
Исследование также показало неоднозначную реакцию самих специалистов по биомедицинской визуализации по отношению к генеративному ИИ. Часть экспертов воспринимает эти инструменты как дополнение к работе, способствующее ускорению рутинных задач, таких как генерация базового кода или помощь в составлении подписей к изображениям. Другие же выражают глубочайшее беспокойство из-за отсутствия точности, стандартов и этических норм использования таких систем. Многие признают, что пока что ИИ не способен создавать изображения достаточной детализации и научной точности для профессионального применения.Кроме того, распространение ИИ сопровождается проблемами, связанными с интеллектуальной собственностью.
В публично доступных генеративных инструментах используются данные и изображения, полученные из множества источников без явного согласия их авторов, что вызывает вопросы о нарушении авторских прав и этике в научном визуальном искусстве.В связи с вышеописанными проблемами становится необходимым выработка четких руководств, практик и международных стандартов по созданию и использованию ИИ-генерированных изображений в медицине и науке. Важна не только техническая проверка или верификация изображений, но и создание культуры критического мышления среди пользователей и профессионалов. Нужно развивать инструменты обнаружения и предотвращения ошибок, а также повышать осведомленность о потенциальных рисках ИИ, чтобы избежать распространения и принятия неверной или вводящей в заблуждение информации.Еще одна интересная тенденция заключается в том, что генеративный ИИ нередко создаёт «эстетически привлекательные», но при этом полностью абстрактные и фантастические визуализации.
Такие образы могут быть полезны для творческих экспериментов и иллюстрации концептов, однако их нельзя воспринимать как отражение научной реальности. Размытие границ между научной визуализацией и художественным творчеством требует внимательного подхода и прозрачного обозначения характера контента.В конечном счете, внедрение генеративного ИИ в биомедицинскую визуализацию должно сопровождаться активным диалогом между учеными, медикам, специалистами ИИ, юристами и обществом. Только комплексный и взвешенный подход позволит использовать потенциал искусственного интеллекта без ущерба для точности, надежности и доверия к науке и здравоохранению. Переход к ответственному использованию новых технологий требует времени, коммуникации и совместных усилий для формирования этических и профессиональных стандартов.
Время, когда «видеть — значит верить», должно сопровождаться пониманием того, что не всё, что выглядит правдоподобно и эффектно, соответствует истине. Особенно в чрезвычайно важной и чувствительной сфере биомедицины, где от качества и точности визуальной информации зависят жизни людей, участие человека — профессионала с глубоким знанием предмета — остаётся незаменимым. Искусственный интеллект же в этом процессе может и должен стать мощным помощником, но с обязательным контролем, критическим осмыслением и соответствующей регуляцией. Только так можно будет извлечь максимум пользы из новых технологий и избежать их потенциальных угроз.
