在医学研究领域，图像是证据的重要载体。显微镜下的组织切片、细胞排列、染色情况，这些看似枯燥的视觉信息背后，往往隐藏着医学突破的关键线索。然而，当人工智能能够“凭空”生成几乎可以乱真的组织学图像时，这些图像的真实性便不再理所当然。

根据德国耶拿大学医院的研究人员在《自然》杂志发表的一项实验结果，科学界或许已经步入一个“假图像时代”。他们让816名德国大学生分别判断哪些组织学图像是真实的，哪些是AI生成的。结果显示，即使是有相关经验的学生，也只有70%的正确识别率；而对于毫无医学图像经验的参与者来说，识别准确率仅略高于掷硬币的概率——55%。

研究的共同作者之一、肾脏病专家拉尔夫·姆罗卡（RalfMrowka）对此表示震惊：“只需要花费很少的功夫，我们就可以生成足以以假乱真的组织学图像。”他的这番话直指问题的本质：伪造的门槛正在迅速降低，而识别的门槛却不断升高。

这对摄影提出了一个根本性挑战。传统摄影、科学摄影，甚至新闻摄影的价值建立在图像作为现实记录的能力之上。但当一张图像无须任何现实存在便可生成，并且以几乎无法察觉的方式进入学术论文甚至数据库，其所承载的“可信度”就变得岌岌可危。

在当前阶段，已有的图像篡改检测技术主要集中于识别复制、粘贴或图像拼接等人工修改行为。