ChatGPTは今や写真の場所を正確に特定できる

 (flausch.social)
4 ポイント 投稿者 GN⁺ 2025-04-19 | 1件のコメント | WhatsAppで共有
  • o3は写真を拡大、トリミング、明るく補正して、「この写真が撮られた場所」を正確に推測
    > これからは屋外で撮った写真を公開したら、「どんなストーカーでも月2万ウォンで自分を見つけ出せる」と考え方を変える必要がある。熟練者だけに可能なことではない
  • GeoGuessrのようなもの（ユーザーが写真をアップすると、どこかを当てるWebゲームサービス）も簡単に解けるように
  • 以前は専門家だけが写真の位置を追跡できたが、今では誰でも簡単に使えるツールが登場している（ChatGPT、Google Lens）。脅威モデルの更新が必要。

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1件のコメント

 
GN⁺ 2025-04-19
Hacker Newsの意見

  • メタデータを除去した画像11枚を提示した。米国北東部の小さな大学町で撮られた2枚の写真は誤認したが、韓国で撮られた2枚の写真は正確に当てた。米国内の他のすべての質問には正確に答えた。完璧ではないが、その性能には驚いた

    • マルチモーダルLLMはGeoGuesserで強そうだ。ただし、このゲームが「解かれた」と言うには、いくつかの例だけでは不十分だ。データリークがあった可能性も気になる
    • この成果が印象的でないと言いたいのではなく、見出しが主張していることの証明にはなっていない、という点を明確にしたい
    • 多数の写真と位置情報で訓練されている可能性が高く、特徴を切り分ける能力がある。指示を解釈して推測する能力と組み合わされば、ゲームを成立させるのに十分な要素がある

  • ChatGPT o4-mini-highに、難易度の異なる写真4枚の場所を特定するよう頼んだ。すべて外れたが、推測は悪くなかった。画像の一部を切り出して詳しく見る過程が興味深かった

    • 同じプロンプトと写真でGemini 2.5 Proも試したが、やはりすべて外れた。Googleの地図やストリートビューのデータならもっと良い結果になると思っていたが、そうではなかった

  • 「解決」の度合いには幅がある。大まかな地域を特定できるのはすごいが、Rainboltのような精度で一貫して勝てるようになるまでは、「解決済みの問題」とは呼ばない。完全にランダムな道路での比較はまだなく、主に人気のある場所ばかりだ

    • 何千回も撮影されている特定のものを選ぶのと、ランダムな田舎の風景を見てあらゆる固有の特徴を見つけ出すのとは別の問題だ

  • 新しいAI世代が「Geoguesser Meta Iceberg」のどれほどの部分を占めるのか気になる

  • 女性から送られてきたわいせつ画像はすべて保存しておけと言ってきた。カメラセンサー特有のノイズから、別の写真が同じカメラで撮られたかどうかが分かる。あとはそれを実行できる検索エンジンがあればいい。AIによって、2〜3年以内に人々がわいせつ画像をAIにアップロードし、その人のソーシャルメディアプロフィールを得られるようになる気がする

  • Alki Beachの例は完全に狂気じみている。一方では、何千枚もの写真に自動で意味タグと地理タグが付くのが待ちきれない。もう一方では、プライバシーは消えるだろう。歴史的な写真や古い写真に適用するのも面白そうだ

  • すべての例で、ユーザーの位置情報を間接的に利用できるのか気になる。画像メタデータではなく、リクエスト元のIPなどを通じて。ChatGPTに天気予報を頼むと、自分の位置に関する情報を得ている

    • 別の国から来る人が再現してみるのも面白そうだ

  • 記事で触れられているように、写真が投稿された場所を特定できるという脅威モデルは、「専門的で熟練した人」から「20ドル持っている誰でも」に変わらなければならない

    • そこが重要な変化だ。私たちはオンラインに写真を投稿することに慣れすぎている。長期的に見て、それが良い考えなのか確信が持てない

  • 印象的で、私の町の教会もほぼ正しく見つけていた。しかし、隣町だと結論づけたのは理解不足を示している。その場所に関する結論が、別の町を指す標識を「読んだ」ことで導かれていたからだ。それでも印象的で、建築の細部や時計のローマ数字など、対象について多くの正確な観察があった