Groteskes

[Norbert Griebl]

ein kürzlich von mir auf einer Exkursion gesehenes Schild, das ich nicht verstehe......

[kurt nadler]

damit das jahrgangssegment unseres nachwuchses, welches schon lesen kann, enthusiastisch kröten rettet, aber noch nicht ganz lebenserfahren ist, die viecher nicht in den mund nimmt. dieses segment scheint sehr klein zu sein. und das ganze braucht kein erziehungspersonal.

[Jürgen Baldinger]

Manche Kröten abschlecken berauscht.

[kurt nadler]

aha, das betrifft dann ein anderes, größeres jahrgangssegment.

[Regelsbrunn]

Ein gewöhnungsbedürftiger Standort für Delosperma letzte Woche in Staudach

[Stefan Lefnaer]

https://science.orf.at/stories/3236572/

Was kommt da als Nächstes auf uns zu? KI-generierte Bilder von Schlammlingsfluren? KI-optimierte Bilder von vertrockneten Blattspreiten? KI-Bilder mit 1.000 syntop wachsenden Arten von ein und derselben Gattung? Wir müssen das Schlimmste befürchten.

[Jürgen Baldinger]

Gemini erklärt, warum das kein Problem für die Wissenschaft sein kann, ihr Maschinenstürmer:

Hier ist eine strukturierte Argumentation, wie man aus wissenschaftstheoretischer und methodischer Sicht argumentieren kann, dass die im Artikel beschriebenen KI-Bilder kein strukturelles oder unlösbares Problem für die Wissenschaft darstellen:

Argumentation: Warum KI-Bilder die Wissenschaft nicht gefährden
1. Wissenschaftliche Plausibilitätsprüfungen und Peer-Review-Mechanismen
Wissenschaftliche Datenbasen und -erkenntnisse beruhen selten auf einzelnen Unikaten oder isolierten Einzelbeobachtungen ohne Kontext.

Verifizierung durch die Community: Citizen-Science-Plattformen wie iNaturalist nutzen ein kollektives Überprüfungsverfahren. Ungewöhnliche Sichtungen (wie der erwähnte Vogel in Zentralbrasilien) fallen Experten und der Community sofort auf und werden hinterfragt.

Geografische und ökologische Plausibilität: Absurde oder ökologisch unmögliche Datenpunkte werden durch automatologische Filter und Experten-Reviews schnell identifiziert und als Ausreißer (Outlier) klassifiziert oder isoliert.

2. Robustheit statistischer Methoden und Big Data
In der modernen Ökologie und Ornithologie arbeitet man mit riesigen Datenmengen (Big Data).

Ausreißer-Bereinigung: Statistische Modelle zur Bestandsentwicklung und Migrationsforschung sind so konzipiert, dass sie Rauschen (Noise) und vereinzelte Fehlmeldungen herausfiltern können.

Prozentual geringer Anteil: Wie im Artikel selbst erwähnt, sind bei Millionen von Datenpunkten aktuell lediglich rund 600 Bilder auf iNaturalist als KI-generiert markiert. Dieser Bruchteil liegt weit unter der Fehlerschwelle, die in der empirischen Feldforschung ohnehin durch menschliche Irrtümer (z. B. Verwechslung ähnlicher Arten mit freiem Auge) einkalkuliert ist.

3. Bilddaten als Sekundärnachweis (Kein Ersatz für Rohdaten und Metadaten)
Ein Foto alleine ist in der Taxonomie und Systematik selten der einzige Nachweis.

Metadaten-Analyse: Digitalfotos enthalten technische Metadaten (EXIF-Daten wie Kameramodell, Belichtungszeit, GPS-Koordinaten, Original-Zeitstempel). Selbst wenn das sichtbare Bild manipuliert wurde, lassen sich Modifikationsspuren oder fehlende/unpassende Metadaten technisch nachweisen.

Multimodale Evidenz: Für wissenschaftlich valide Nachweise seltener Arten werden meist Kombinationen aus verschiedenen Datenquellen herangezogen (z. B. Tonaufnahmen von Vogelstimmen, Verhaltensbeschreibungen, Zeugenberichte oder DNA-Proben/Umwelt-DNA).

4. Technologische Gegenmaßnahmen (KI gegen KI)
Gleichzeitig mit dem Erscheinen von Generativer KI entwickeln sich Erkennungswerkzeuge weiter.

Forensische Algorithmen: Plattformen führen automatisierte Prüfungen ein, die KI-typische Artefakte (Pixelmuster, unnatürliche Kanten, Symmetriefehler) erkennen, bevor ein Bild überhaupt in den wissenschaftlichen Datensatz einfließt.

Wasserzeichen und Herkunftsnachweise: Standards wie C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) ermöglichen es in Zukunft, den Entstehungsweg eines Fotos von der Kamera bis zum Upload lückenlos und fälschungssicher nachzuverfolgen.

5. Selbstregulierung und Lernkurve der Citizen-Science-Community
Bewusstsein und Richtlinien: Wie im Artikel beschrieben, reagieren die Plattformen bereits durch Aufklärung, Transparenzgebot und erweiterte Meldeoptionen.

Lernprozess der Anwender: Viele Fehleingaben geschehen nicht aus böser Absicht, sondern aus Unwissenheit über die Funktionsweise moderner Smartphone-Bildoptimierer. Durch Aufklärungskampagnen sinkt die Fehlerrate rasch, sobald Nutzern bewusst wird, dass „Schnappschuss-Verbesserungs-Tools“ den wissenschaftlichen Wert ihrer Daten mindern.

Fazit
KI-generierte oder -bearbeitete Bilder stellen lediglich ein technisches und organisatorisches Qualitätsmanagement-Thema dar, aber keine fundamentale Krise der Wissenschaft. Die Wissenschaft verfügt über jahrhundertelang erprobte Kontrollmechanismen, um mit fehlerhaften oder fehlerhaften Daten umzugehen, und passt ihre Verifizierungswerkzeuge schrittweise an das digitale Zeitalter an.

[Jürgen Baldinger]

Ach so, zur Sicherheit: Dieser Beitrag vorhin von mir kann Spuren von Ironie enthalten. KI am Oasch.