The rising danger of AI-generated images in nanomaterials science and what we can do about it

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Beitragende

  • Nadiia Davydiuk - , Leibniz-Institut für Polymerforschung Dresden (Autor:in)
  • Elisha Krieg - , Professur für Biofunktionelle Polymermaterialien (gB/IPF), Leibniz-Institut für Polymerforschung Dresden (Autor:in)
  • Jens Gaitzsch - , Leibniz-Institut für Polymerforschung Dresden (Autor:in)
  • Patrick M. McCall - , Leibniz-Institut für Polymerforschung Dresden (Autor:in)
  • Günter K. Auernhammer - , Leibniz-Institut für Polymerforschung Dresden (Autor:in)
  • Mu Yang - , Columbia University (Autor:in)
  • Joseph B. Tracy - , North Carolina State University (Autor:in)
  • Sara Bals - , University of Antwerp (Autor:in)
  • Wolfgang J. Parak - , Universität Hamburg (Autor:in)
  • Nicholas A. Kotov - , University of Michigan, Ann Arbor (Autor:in)
  • Luis M. Liz-Marzán - , CIC biomaGUNE, Ikerbasque Basque Foundation for Science, University of Vigo (Autor:in)
  • Andreas Fery - , Professur für Physikalische Chemie polymerer Materialien (gB/IPF) (PC5), Leibniz-Institut für Polymerforschung Dresden (Autor:in)
  • Matthew Faria - , University of Melbourne (Autor:in)
  • Quinn A. Besford - , Leibniz-Institut für Polymerforschung Dresden (Autor:in)

Abstract

Generative AI has made it trivial to generate fake microscopy images that are indistinguishable from real images, even for experts. As researchers in nanoscience, it is time for us to face this reality and discuss strategies to conserve the integrity of our discipline.

Details

OriginalspracheEnglisch
Seiten (von - bis)1174-1177
Seitenumfang4
FachzeitschriftNature nanotechnology
Jahrgang20
Ausgabenummer9
PublikationsstatusVeröffentlicht - Sept. 2025
Peer-Review-StatusJa

Externe IDs

PubMed 40954352

Schlagworte

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