En el campus del MIT, se vislumbran avances en computación cuántica, sostenibilidad energética y el diseño de nuevos antibióticos. Como fotógrafo científico, el autor debe comprender estos temas para capturar imágenes precisas y comunicativas. Sin embargo, con la llegada de la inteligencia artificial generativa (genAI), surgen preguntas sobre el futuro de la fotografía científica. ¿Podrán los científicos crear visuales fidedignos con IA? ¿Cómo se diferenciarán estas imágenes de la documentación fotográfica real?
Una fotografía captura la realidad a través de fotones, mientras que una imagen generada con IA se basa en modelos de difusión que pueden crear representaciones inexactas. Para probar estas diferencias, el autor intentó recrear su icónica fotografía de los nanocristales de Moungi Bawendi, premio Nobel de Química, utilizando DALL-E.
El resultado fue una imagen visualmente atractiva, pero imprecisa: la IA agregó elementos erróneos, como puntos de colores dentro de un mismo vial, lo cual no refleja la realidad experimental. Este experimento resalta la dificultad de utilizar IA para documentación científica y plantea la necesidad de establecer normas claras sobre su uso.
El debate sobre la manipulación de imágenes no es nuevo. Desde la fotografía digital hasta las imágenes del telescopio James Webb, se han aplicado mejoras sin alterar la fidelidad de los datos. Sin embargo, la generación de imágenes con IA implica crear una realidad a partir de datos entrenados, lo que podría conducir a la desinformación.
La diferencia fundamental entre una ilustración y una fotografía documental radica en la intención: mientras que la primera busca explicar conceptos, la segunda debe reflejar con precisión los experimentos. Aún no está claro si los modelos de IA pueden hacer esta distinción.
Los editores científicos ya implementan software para detectar manipulaciones, pero la IA evolucionará para evadir estos controles. Se están explorando métodos para rastrear el origen de una imagen y documentar cualquier alteración. La comunidad científica debe establecer directrices claras para garantizar la transparencia en la publicación de imágenes generadas con IA.
Algunas iniciativas buscan etiquetar claramente las imágenes creadas con genAI, incluyendo datos sobre el modelo de IA, los prompts utilizados y cualquier imagen de referencia. Sin embargo, surgen problemas de privacidad y derechos de autor, ya que muchas IA se entrenan con conjuntos de datos no documentados.
A pesar de los avances en IA, los fotógrafos científicos seguirán siendo esenciales para garantizar la autenticidad y guiar buenas prácticas en la comunicación visual. Según ChatGPT, estos profesionales no solo proporcionan imágenes de calidad, sino que también supervisan el uso responsable de la IA en la ciencia.
En conclusión, la comunidad científica debe debatir urgentemente sobre la ética y el uso de imágenes generadas con IA. Mientras tanto, la fotografía científica sigue siendo un pilar en la documentación de la investigación, asegurando que la representación de la ciencia sea precisa, confiable y ética.
Fuente: Nature 638, 881-883 (2025), doi: https://doi.org/10.1038/d41586-025-00532-2
