ИИ против приватности: ChatGPT научился распознавать места по размытым фото

Современные языковые модели, разработанные для ChatGPT, начали использоваться пользователями в неожиданном и потенциально тревожном направлении — для определения местоположения людей по фотографиям. По данным портала TechCrunch, особенно эффективно с этим справляются новейшие версии моделей o3 и o4-mini, представленные в апреле. Эти системы демонстрируют высокий уровень визуального анализа, включая обрезку, поворот, масштабирование и распознавание объектов даже на нечетких и искаженных изображениях.

Пользователи соцсети X, ранее известной как Twitter, опубликовали десятки примеров, подтверждающих способность модели точно определять географическое положение объектов на фотографиях. Среди них — снимки фасадов зданий, вывесок, уличных ресторанов и даже фрагментов меню. По отзывам, модель o3 с минимальными визуальными подсказками определяет названия городов, достопримечательностей и даже конкретных заведений, что особенно впечатляюще с учетом отсутствия доступа к EXIF-данным или истории пользовательских диалогов.

Некоторые энтузиасты пошли дальше и начали тестировать возможности модели в рамках популярной игры GeoGuessr, где цель — угадать локацию по фотографии из Google Street View. Новые версии модели уверенно справляются с этим заданием, что говорит о качественном рывке в развитии визуально-языковых ИИ-инструментов.

Однако вместе с этим встает вопрос этики и безопасности. Специалисты указывают на то, что технология может стать инструментом для нарушения конфиденциальности. Например, недоброжелатели способны использовать фотографии, выложенные в социальных сетях, для отслеживания местоположения людей без их ведома. И хотя такие методы анализа существовали ранее, новая архитектура o3 делает процесс более доступным и эффективным, что усиливает риски.

При этом разработчики подчеркивают, что модель всё ещё несовершенна: она может ошибаться, "зацикливаться" на отдельных фрагментах изображения или неправильно интерпретировать контекст. Но даже с этими ограничениями очевидно, что использование ИИ в повседневных сценариях выходит за рамки стандартных задач, а вопросы регулирования становятся как никогда актуальными.