Openais siste AI-modeller, offisielt utgitt som O3 og O4-mini 16. april, demonstrerer en slående kapasitet til å identifisere de virkelige stedene som er avbildet på fotografier, og beveger seg utover enkel bildegjenkjenning til kompleks geografisk fradrag. Denne muligheten, raskt bemerket av brukere som tester de nye modellene, har utløst utbredt online diskusjon, først og fremst sentrert om potensielle personvernrisikoer som nå er forbundet med å dele tilsynelatende uskyldige utendørsbilder.
new O4 og Mini-modeller som er kreditert med å forbedre visuell begrunnelse
“Årsak dypt om visuelle inngang Med bilder under deres tankeprosess-zooming, beskjæring og roterende-for å trekke ut finere detaljer, en metode som er sannsynlig nøkkel til å identifisere geografiske ledetråder.Dette avansementet følger Openais konsistente utvikling av multimodale funksjoner innen ChatGPT. En tidligere oppdatering til GPT-4O i januar 2025 fokuserte på å styrke sin bildeanalyse og STEM-resonnement. På den tiden indikerte Openai at modellen ble flinkere til å tolke romlige forhold i bilder. Senere, i mars, ble bildegenerering og interaktive redigeringsverktøy integrert i plattformen, noe som ytterligere sementerte chatgpts rolle som et verktøy som var i stand til å håndtere både tekst og visuelle data.
Brukertester viser løfte og problemer
online fora, spesielt en vidt sirkulert Hacker News Thread Utviklet av en , raskt fylt med brukereksperimenter som tester de nye modellene. Den originale FEDIVERSE POST av”Piegames”hevdet dristig,”Geoguesser er nå et løst problem.”Resultater som er delt av samfunnet, maler imidlertid et mer sammensatt bilde.
Noen brukere oppnådde oppsiktsvekkende nøyaktighet. En demonstrerte chatgpt som identifiserte en Street View Scene i Cairns, Australia , innen 200 meter, med CHOMP-STREENT AT UTDELING AV TILTAKTE ATTABLAGERS IDITIALER-IDANTITIVITIRSITIBER-IDUTIVERSITIGERS INDUTIVERSITIDS-Ikke tidligere online. Likevel avslørte mange tester betydelige feil: modeller som forvirrer kontinenter, feilidentifiserte store landemerker, plasserte bilder tusenvis av kilometer av, eller med sikkerhet oppfant feil detaljer. Påliteligheten virker inkonsekvent, og faller under kravet om”løst problem”, spesielt sammenlignet med dyktige menneskelige spillere som Geoguessr Champion Rainbolt eller til og med andre AI-verktøy i spesifikke scenarier.
Når jeg kjørte mine egne tester, var O3 i stand til å identifisere steder nøyaktig i de fleste tilfellene. Der det mislyktes, ba den om noen minimale detaljer og fant deretter riktig sted på den andre svingen. Til og med følgende bilde av en tilfeldig bergformasjon identifiserte det seg riktig etter antydning til den autonome regionen i Spania der den ligger, og navngav den nøyaktige vegplassen på en landlig vei.
ekko, geog, vegetisk strategi og muligens sikkerhetsrekkefølge
ai’s Assentent Methode-Krysshenvisning av landemerker via websøk-Mirrors-teknikker brukt av menneskelige spillere i det populære Geoguessr-spill
Dette spillutfordringene til å finne inn googs klemmer globalt ved å bruke det visuelle informasjonen som er gitt. Mens AI takler dette er ikke nytt-Stanfords Pigeonmodell angivelig bestilte regnbolt i 2023 før dets skapere holdt tilbake det på grunn av sikkerhet, og frammen i en href=”https://arxiv.org/abs/2408.09474″Target=”_ Blank”> Geollm Utforsket konseptet i 2024-Integrering av dette i en bred”TREASS som ChatGPT endrer ligningen.
The Core-bekymringen”som Chatgpt. Det som tidligere krevde dedikert innsats eller kompetanse, kan nå være oppnåelig av nesten hvem som helst.
“PSA: når du legger ut noe som er utenom modellerer fra”. Stalker kan gjøre dette for 20 €/mo'”, en brukerovertalt. Denne bekymringen er ikke helt ny; Personvernforkjemperne har tidligere reist alarmer om AIs potensial for geolokalisering fra bilder.
Svar på disse ferske bekymringene, Openai la vekt på funksjonens positive applikasjoner og eksisterende sikkerhetstiltak. Som Rapportert av Mashable , en openai-talsperson, sa det mer å gjøre det mer nyttig å gjøre det mer nyttig. Våre modeller for å nekte forespørsler om privat eller sensitiv informasjon, la til sikkerhetsregler som er ment å forby modellen fra å identifisere privatpersoner i bilder, og aktivt overvåke for og iverksette tiltak mot misbruk av brukspolitikken for personvern.”
Til tross for disse tiltakene, sikrer den raske fremveksten av så kraftig, tilgjengelig.