На экране — результат сложнейшего моделирования: две планеты столкнулись, разлетается ударная волна. Пара кликов в редакторе — и резкие тени становятся мягче, шум сглаживается, фон темнеет. Такая цифровая ретушь (правка изображения для улучшения вида) давно вошла в арсенал учёных. Но если нажать «улучшить» доверить не человеку, а машинному обучению — например, генеративной нейросети, обученной на миллионах чужих снимков, — грань между эстетикой и обманом становится зыбкой. Группа исследователей изучила, где именно пролегает эта грань и зависит ли она от того, кто выполняет ретушь.

Чтобы отделить эффект типа изменения от источника, авторы подготовили два набора визуализаций. Первый — абстрактная 3D-сцена с чайником, в которую вручную вносили 15 преобразований: от презентационных (смена ракурса, настройка освещения) до глубинных, меняющих цифровую обработку данных (удаление шума, заполнение пробелов, искажение формы). Каждое изменение показывали в виде анимации, где чередовались исходное и отредактированное изображения. Затем 95 экспертов в области компьютерного зрения и дизайна визуализаций оценивали приемлемость каждой правки. Шкала — от 1 до 6. Сначала автор — человек, затем — ИИ: генеративно-состязательные сети и диффузионные модели на основе трансформеров.

Цифры выстроили отчётливую иерархию. На вершине — смена ракурса (средняя оценка 3,38 из 5), сглаживание (3,27) и настройка освещения (3,19). В самом низу — перемещение объектов (1,71), удаление важных деталей (1,62), добавление несуществующих черт (1,61) и искажение формы (1,40). Разрыв между крайними значениями — почти трёхкратный. Любопытно, что объяснимый ИИ не спасает: даже когда алгоритм декларирует свои шаги, его правки оценивают строже. Нейронные сети получали систематически сниженные баллы, особенно за ранее приемлемые изменения. В открытых ответах эксперты поясняли: человеку приписывают намерение, осторожность и понимание контекста, тогда как у алгоритма — склонность к галлюцинациям и отсутствие ответственности. Иерархия, однако, почти не ломалась: и человек, и машина одинаково проваливаются на искажении смысла.

Для разработчиков ИИ-ассистентов визуализации это означает необходимость встроенных предохранителей. Операции, меняющие форму или добавляющие детали, должны сопровождаться предупреждениями или блокироваться. Участники опроса подчеркнули: прозрачность правок (какие именно и зачем) важнее, чем объяснение устройства нейросети. Возможно, появятся панели, где каждое изменение задокументировано и может быть отменено одним кликом. А ещё — сертификаты «проверено человеком» для ключевых публикаций, ведь лишь 14% экспертов категорически против ИИ-инструментов, а двое уже используют их в работе. Ретушь движется по кривой принятия. История знакома. Когда-то цветокоррекция считалась нечестной, а сегодня фильтры в смартфонах — норма. Исследование фиксирует раннюю стадию этого сдвига.

Та самая картинка планетарного столкновения, пройдя честную ретушь, сможет висеть на страницах журнала. Не всякое украшательство — грех. Прозрачность и честность — единственная валюта доверия. А через пять лет к ИИ-фильтрам на научных снимках будут относиться так же буднично, как сегодня к фильтрам в смартфонах.