生成系AIによる動物写真の捏造・改変が、市民科学プラットフォームを脅かしている。マントス分類の専門家Kris Anderson氏とマンチェスター都市大学のAlexander Lees氏らは、iNaturalistやeBirdといった生物多様性データベースにAI生成画像が混入し始めており、科学的記録の汚染リスクが高まっていると警告する。Anderson氏は過去数ヶ月間で複数件の偽種投稿を発見。Lees氏らは2026年7月にNature Ecology & Evolutionへ論文を発表し、Google Geminiを用いた偽画像作成や既存写真の意図的な色調修正が専門家を欺く可能性を指摘した。例えば、鳥の写真に人工的な翼斑を追加した改変データが、ブラジルにおける特定種の初記録として誤登録された事例が報告されている。 生物記録の偽装は歴史的に存在するが、生成AIの普及によりその規模と検出難易度が飛躍的に上昇している。Lees氏は完全な捏造よりも、既存画像のノイズ除去や美化処理による変造が蔓延していると分析する。この傾向が生態系調査や環境アセスメントの信頼性を損なう懸念が強まり、プラットフォーム側はAI生成コンテンツの自動検出、メタデータ検証、ユーザー教育の徹底を推進している。iNaturalistもデータベースの整合性維持のため技術的フィルタリングを強化中である。 一方で生成AIとは異なる機械学習技術は保全活動で既に貢献している。Australian Wildlife Conservancyが110万枚以上の画像で訓練した分類モデルやeBirdを活用した渡り鳥予知システムは、人間の最終検証と組み合わせることで業務効率化に成功している。専門家はAI時代における生物分類学の実効性は人間の目と厳格な検証プロセスに依存すると指摘。気候変動と生物多様性危機に加えて偽情報拡散という第三の課題に対処するため、市民科学コミュニティの継続的監視とプラットフォームの対策強化が、科学的記録の健全性を維持する鍵となる。