Aveva il corpo nero, il becco appuntito e una vistosa macchia rossa sull’ala: l’uccello fotografato nel Brasile centrale sembrava un merlo dalle ali rosse, Agelaius phoeniceus, specie migratrice diffusa soprattutto in Nord America e mai documentata prima nel Paese. Un incontro eccezionale, capace di trasformare lo scatto di un appassionato in un documento di storia naturale. C’era soltanto un problema: quel merlo non era mai esistito. L’animale era in realtà un oriolo dalle spalline, Icterus cayanensis, comune nella regione. A trasformarlo in una specie diversa l’intelligenza artificiale, cui il fotografo aveva chiesto, in buona fede, di migliorare l’immagine. Ma l’algoritmo non si era limitato a renderla più luminosa o nitida: aveva “ricostruito” l’uccello, introducendo nel piumaggio i segni rossi di un’altra specie. Risultato? La fotografia era credibile, ma quella perfezione raccontava qualcosa che in natura non era mai accaduto.
Quando l’archivio digitale diventa fragile
Il caso è tra quelli che hanno ispirato l’allarme lanciato su Nature Ecology & Evolution da Alexander C. Lees, ecologo della Manchester Metropolitan University e del Cornell Lab of Ornithology, insieme con Tony Iwane e Carrie Seltzer di iNaturalist e Glenn F. Seeholzer e Michael S. Webster della Macaulay Library. Nell’articolo “Citizen science platforms must mitigate against the threat of generative AI”, gli autori invitano le piattaforme naturalistiche a proteggere gli archivi da fotografie, video e registrazioni prodotti o alterati mediante sistemi generativi. Piattaforme come iNaturalist, WikiAves e la Macaulay Library raccolgono milioni di osservazioni realizzate da appassionati e ricercatori. Dati che permettono di seguire la distribuzione delle specie, documentare comportamenti inconsueti e misurare gli effetti del cambiamento climatico. Sono un sensore collettivo puntato sul pianeta, capace di raccogliere, spiega Tony Iwane, responsabile del supporto di iNaturalist, “informazioni che uno scienziato, da solo, non potrebbe probabilmente ottenere su una scala così vasta”. Ma perché quel sensore funzioni, ciò che registra deve essere realmente accaduto.
