AI 圖像生成正在改變科學插圖，但也引發了關於倫理、透明度和在學術環境中適當使用的重要問題。對於採用 AI 工具的研究人員來說，理解這些考量至關重要。
本指南涵蓋了在學術工作中使用 AI 生成圖像的倫理準則、期刊政策和最佳實踐。
AI 工具正在重塑研究人員創建科學插圖的方式
科學插圖中的 AI 革命
AI 圖像生成工具已迅速發展：
2022: 基礎 AI 圖像生成器出現 2023: 工具變得適用於科學用途 2024: 科學專用 AI 工具成熟 2025: AI 插圖成為研究中的主流
這種演變為研究人員帶來了機會和責任。
AI 生成科學圖像的優勢
時間效率
- 傳統插圖：每張圖 4-8 小時
- AI 輔助：每張圖 15-30 分鐘
- 節省時間: 75-90%
成本降低
- 專業插畫師：每張圖 $200-1000 美元
- AI 工具：每張圖 $0-20 美元
- 成本降低: 90-100%
可及性
- 無需設計培訓
- 使科學插圖大眾化
- 使所有研究人員都能進行視覺交流
迭代速度
- 概念的快速原型設計
- 輕鬆試驗風格
- 根據反饋快速修改
倫理考量
1. 準確性和不實陳述
核心原則: AI 生成的圖像不得歪曲科學現實。
適當用途:
- 概念插圖
- 示意圖
- 視覺隱喻
- 教育圖形
不適當用途:
- 偽造實驗數據
- 捏造的顯微鏡圖像
- 合成照片冒充真實照片
- 操縱結果
2. 透明度和披露
最佳實踐: 始終披露 AI 使用情況
披露要素:
- 工具名稱 (例如，"SciDraw", "DALL-E")
- 哪些是生成的，哪些是人工創建的
- 應用的任何後處理
- 如何驗證準確性
範例披露:
圖 1 示意圖是使用 SciDraw AI 生成的，
並在 Adobe Illustrator 中進行了後續完善。
分子結構已根據
已發表的晶體結構 (PDB: XXXX) 進行驗證。3. 智慧財產權
關鍵問題:
- 誰擁有 AI 生成的圖像？
- 它們可以商業使用嗎？
- 是否存在訓練數據問題？
目前共識:
- 檢查工具的服務條款
- 大多數科學 AI 工具授予使用權
- 商業使用政策各不相同
- 保留生成記錄
4. 訓練數據倫理
考量:
- 訓練數據是否以合乎道德的方式取得？
- 輸出是否與特定藝術家的作品相似？
- 是否存在版權問題？
緩解措施:
- 使用具有透明訓練的工具
- 避免針對特定風格的提示
- 生成原創作品
期刊關於 AI 生成圖像的政策
目前情況 (2025)
大多數主要出版商現在都有 AI 政策：
Nature Portfolio:
- 必須披露 AI 生成的內容
- 不能用於科學數據
- 可接受用於概念插圖
- 作者對準確性負責
Science/AAAS:
- 需要透明度
- 明確標記 AI 生成的內容
- 不能取代實驗證據
- 受標準圖形指南約束
Elsevier:
- 在方法部分披露
- AI 工具不列為作者
- 可接受用於適當用途
- 必須符合圖形質量標準
ACS Publications:
- 預期披露
- 概念性使用可接受
- 不能歪曲數據
- 適用標準 TOC 要求
披露要求
要披露的內容:
- AI 工具的使用 (哪些)
- 生成了什麼
- 人工監督/編輯
- 驗證方法
在哪裡披露:
- 圖例
- 方法部分
- 致謝
- 數據可用性聲明
在研究中使用 AI 的最佳實踐
1. 將 AI 用於適當的任務
理想應用:
- 圖形摘要
- TOC 圖形
- 概念圖
- 教育插圖
- 評論文章圖形
- 演示圖形
避免用於:
- 主要數據表示
- 顯微鏡/成像結果
- 實驗照片
- 任何「證據」圖形
2. 驗證科學準確性
驗證清單:
- 結構在化學/生物學上是正確的
- 過程被準確地表示
- 標籤使用正確的命名法
- 比例尺是適當的
- 沒有誤導性的簡化
3. 保持人工監督
AI 是一種工具，而不是專業知識的替代品：
- 批判性地審查所有生成的內容
- 編輯和完善輸出
- 在需要時手動添加精確的細節
- 根據主要來源進行驗證
4. 記錄您的過程
保留以下記錄：
- 使用的提示
- 工具和版本
- 進行的修改
- 驗證步驟
5. 考慮您的受眾
對於技術論文: 更高的準確性標準 對於公共傳播: 確保可訪問性不會損害準確性 對於教育: 在簡化和正確性之間取得平衡
在您的工作流程中實施 AI
安全啟動
第 1-2 週: 學習工具
- 使用非關鍵圖像進行練習
- 了解功能和限制
- 培養有效的提示技巧
第 3-4 週: 僅供內部使用
- 創建用於演示的圖像
- 為實驗室會議生成草稿
- 獲得同事的反饋
第 2 個月以上: 出版物使用
- 遵循披露指南
- 嚴格驗證準確性
- 保留文檔
質量控制流程
- 生成: 使用 AI 創建初始圖像
- 審查: 檢查科學準確性
- 完善: 編輯以糾正任何問題
- 驗證: 讓領域專家審查
- 文檔: 記錄使用的過程和工具
- 披露: 添加適當的歸屬
建立實驗室協議
考慮創建實驗室 AI 使用指南：
- 批准的工具和用途
- 要求的驗證步驟
- 文檔要求
- 披露模板
解決常見問題
「使用 AI 是作弊嗎？」
不，如果使用得當。
AI 工具是生產力輔助工具，例如：
- 拼寫檢查器
- 參考文獻管理器
- 統計軟件
- 圖像編輯軟件
研究人員的專業知識、驗證和判斷仍然至關重要。
「期刊會拒絕 AI 生成的圖形嗎？」
如果已披露且適當，則不會。
期刊反對：
- 未披露的 AI 使用
- AI 生成的「數據」
- 誤導性陳述
期刊接受：
- 披露的概念插圖
- AI 輔助圖表
- 正確歸屬的圖形
「可重複性如何？」
徹底記錄。
在您的記錄中包括：
- 使用的確切提示
- 工具版本
- 生成日期
- 後處理步驟
這使得在需要時可以重現或重新創建。
「AI 可以取代科學插畫師嗎？」
不能，但角色正在演變。
AI 改變了插圖的格局：
- 簡單插圖：AI 可以處理
- 複雜的自定義工作：仍然需要專業人士
- 質量標準：仍然重要
- 混合工作流程：越來越普遍
AI 在科學插圖中的未來
短期 (2025-2026)
- 更多期刊建立 AI 政策
- 科學專用工具得到改進
- 最佳實踐變得標準化
- 披露成為例行公事
中期 (2026-2028)
- AI 集成到稿件系統中
- 自動準確性檢查
- 圖形之間的風格一致性
- 實時協作功能
長期 (2028+)
- AI 協助圖形規劃
- 從數據自動生成圖形
- 交互式動態圖形
- 建立通用標準
保持最新資訊的資源
政策更新
- 監控期刊指南
- 關注出版商公告
- 檢查專業協會聲明
社區討論
- Twitter/X 學術社區
- 研究誠信論壇
- 專業協會會議
訓練
- 出版商網絡研討會
- 工具文檔
- 同行研討會
實用指南摘要
應該：
- 透明地披露 AI 使用情況
- 用於概念插圖
- 驗證科學準確性
- 維護文檔
- 遵循期刊政策
- 應用人工判斷
不應該：
- 生成虛假數據
- 將 AI 圖像誤認為照片
- 未經披露使用
- 跳過準確性驗證
- 忽略期刊指南
- 放棄批判性思維
開始使用合乎道德的 AI
準備好在您的研究中負責任地使用 AI 嗎？
- 訪問 SciDraw 進行科學插圖
- 從適當的用例開始
- 養成驗證習慣
- 實施披露做法
- 隨時了解最新指南
AI 是一種強大的科學傳播工具。明智地使用它。
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