الصور والفيديوهات المولدة بالذكاء الاصطناعي: هل تؤثر سلبًا أم إيجابًا على البحث العلمي؟

تشهد الصور ومقاطع الفيديو، التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، انتشاراً واسعاً في مجال البحث العلمي، حيث يستعين بها العلماء لإضافة بعد جديد وحيوية للأبحاث والعروض التقديمية. لذا تم تسليط الضوء على تطور هذه الأدوات وتأثيرها المحتمل على المجتمع العلمي، مستعرضةً كيفية توظيف الباحثين لتقنيات مثل Sora لتحويل النصوص إلى محتوى مرئي جذاب، والتحديات التي قد تطرأ مع تزايد شعبيتها.

تستند أدوات تحويل النص إلى صورة، مثل Midjourney وDALL-E، إلى خوارزميات التعلم الآلي المعروفة باسم نماذج الانتشار، والتي يتم تدريبها على استيعاب العلاقات بين الأوصاف النصية وملايين الصور المستقاة من الإنترنت. تقدم هذه النماذج، التي شهدت تطورًا ملحوظًا في السنوات القليلة الماضية بفضل تحسينات الأجهزة وتوافر بيانات التدريب الضخمة، القدرة على توليد صور جديدة استنادًا إلى المطالبات النصية بعد عملية التدريب.

يعتمد بعض الباحثين بالفعل على الصور المولدة عبر الذكاء الاصطناعي لشرح الطرق المستخدمة في الأبحاث العلمية أو لتعزيز نشر أوراقهم البحثية عبر منصات التواصل الاجتماعي وتنشيط العروض التقديمية. يشير خوان رودريغيز، وهو باحث في مجال الذكاء الاصطناعي بشركة ServiceNow Research في مونتريال، كندا، إلى استخدامهم لأدوات مثل DALL-E 3 لإنتاج صور جذابة تساعد على توضيح المفاهيم البحثية بشكل مؤثر. يتوقع رودريغيز أيضًا أن تكتسب أدوات تحويل النص إلى فيديو شعبية متزايدة، على الرغم من أن استخدامها لا يزال محدودًا بين الباحثين الذين ليسوا متخصصين في تطوير أو دراسة هذه التقنيات بشكل نشط.

تساهم أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية في تقليل الزمن والجهد اللازمين لإعداد الصور أو الرسومات للمقالات العلمية أو ملصقات المؤتمرات والعروض التقديمية، مقارنةً بالطرق التقليدية التي تعتمد على أدوات مثل PowerPoint وBioRender وInkscape. يؤكد رودريغيز أن أدوات الذكاء الاصطناعي لا تساعد فقط في تحسين جودة الصور للباحثين الذين قد يجدون صعوبة في تحويل المفاهيم العلمية إلى مساعدات بصرية، ولكنها توفر أيضًا إمكانية تعزيز هذه الصور بناءً على أفكارهم الأولية.

على الرغم من قدرتها على توليد أعمال فنية مقنعة ورسوم توضيحية، لا تزال أدوات الذكاء الاصطناعي تواجه تحديات في إنتاج رسومات علمية معقدة تتضمن شروحًا نصية دقيقة. يشير رودريغيز إلى مشاكل مثل عدم دقة حجم النص وتوجيهه، مما يجعل تفسير الرسومات صعبًا. هذه الصعوبات تظهر جليًا في حادثة استخدام Midjourney لتصوير أعضاء تناسلية لفأر في ورقة بحثية نُشرت بمجلة Frontiers in Cell and Developmental Biology، حيث أدى ذلك إلى إنتاج صورة غير مهنية تم سحبها لاحقًا بعد اعتراضات من الباحثين.

لا تقتصر المخاطر على جودة الصور بل تمتد لإمكانية استخدام هذه الأدوات في توليد بيانات وملاحظات مزيفة، مما يزيد من تحديات الحفاظ على مصداقية البحث العلمي. تفتقر الأوساط الأكاديمية حاليًا إلى وسائل فعّالة لكشف الصور ومقاطع الفيديو المزيفة، مما يعقد الأمور أكثر.

كشف استطلاع أجراه شارب بين علماء الحفريات عبر منصات وسائل التواصل الاجتماعي عن تحفظات جدية تجاه استخدام الذكاء الاصطناعي في إنشاء صور للحياة القديمة، إذ أظهرت النتائج أن واحدًا فقط من كل أربعة علماء حفريات يرى ملاءمة لتواجد هذه التقنية في النشر العلمي. تكمن المشكلة في أن الذكاء الاصطناعي يفتقر إلى الدقة والأصالة في إعادة تصور الحياة القديمة، مما يخاطر بتضليل كلًا من العلماء والجمهور.

تباينت ردود أفعال الناشرين تجاه استخدام الذكاء الاصطناعي في إنتاج الصور ومقاطع الفيديو، حيث اعتمدت Springer Nature سياسة تقييدية تحظر استخدام هذه الأدوات في مقالات غير متعلقة بالذكاء الاصطناعي، في حين تطلب مجلات مثل Frontiers وPLOS ONE من الباحثين الإفصاح عن استخدامهم للذكاء الاصطناعي وتوضيح كيفية توظيفه في إنشاء المحتوى. تتطلب مجلات عائلة العلوم الحصول على إذن صريح من المحررين لاستخدام مثل هذه الأدوات، ما لم تكن الدراسة تتعلق بالذكاء الاصطناعي بشكل مباشر.