Nem csak az a fontos, hogy mit teszel közzé, hanem az is, ami a fotóidon a háttérben látható.
Már rég tudjuk, hogy nem tanácsos földrajzi címkével ellátni fényképeinket, és valós időben közzétenni tartózkodási helyünről információkat a közösségi térben. Egyetlen apró részlet is elég lehet ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia felfedje a hollétedet.
A mesterséges intelligencia ma már képes pusztán a képpontok (pixelek) elemzésével meglepően pontosan meghatározni egy fotó vagy kép készítési helyét, még akkor is, ha a képben nincs semmilyen GPS-adat vagy EXIF metaadat.
Hogyan működik ez?
Az AI rendszerek, mint például a GeoSpy, Picarta vagy GeoGPT, fejlett képfeldolgozó algoritmusokat és hatalmas adatbázisokat használnak, amelyekben milliószámra megtalálhatók a geotaggelt referenciafotók.
Ezek a rendszerek a kép vizuális elemeit (épületek, tájak, növényzet, útburkolat, feliratok, autók, stb.) elemzik, majd matematikai reprezentációkat (embeddingeket) alkotnak, amelyek alapján összevetik a képet a referenciabázissal.
Az AI képes felismerni akár apró, helyspecifikus részleteket is, például egyedi építészeti stílusokat, tájolást, feliratokat, vagy akár a növényzet típusát, amelyek mind segítenek a helyszín beazonosításában.
Egyes rendszerek képesek néhány kilométeres pontossággal is meghatározni a helyszínt, főleg ha a kép jó minőségű és jól láthatóak rajta a környezeti jellemzők
Mit jelent ez a gyakorlatban?
Már nem csak az EXIF metaadatok vagy GPS-címkék alapján lehet helyet meghatározni: a képen látható vizuális információk is elegendőek lehetnek.
Egyes AI eszközök (mint a GeoSpy vagy Picarta) már a professzionális nyomozásban, újságírásban, biztosítási csalások kivizsgálásánál, sőt, társkereső alkalmazásoknál is használatosak.
Bár a technológia még nem mindig tökéletes (néha csak kontinens vagy ország szinten találja el a helyet), a fejlődés gyors, és egyre pontosabb eredményeket ad!
Hogyan működik a ChatGPT „földrajzi kikövetkeztetése”?
- Vizuális elemzés és adatbázisok: A modellek a képen látható építészeti stílusokat, nyelveket, növényzetet, utcabútorokat vagy akár az égbolt színét elemezik, majd ezeket összevetik hatalmas geotaggelt képadatbázisaikkal. Például egy étlapon lévő árak formátuma vagy akár egy parkban található pad színe is segíthet a helyszín azonosításában.
- Mesterséges érvelés (reasoning): Az o3-modell például képes képet körbevágni, nagyítani vagy elforgatni, hogy jobban lássa a részleteket, miközben szövegesen is dokumentálja a gondolatmenetét (pl. „Ez a épületdíszítés tipikus Bécs belvárosára”).
- Webes keresés integrációja: Ha a vizuális elemzés nem elég, a ChatGPT automatikusan keres a nyílt forrású adatokban, például turisztikai oldalakon vagy hírekben.
Milyen típusú háttérrészleteket használ a ChatGPT a helymeghatározáshoz?
A ChatGPT és más, fejlett mesterséges intelligencia modellek a helymeghatározáshoz a képeken látható háttérrészletek széles skáláját képesek felhasználni. Bár a keresési eredmények nem részletezik explicit módon a vizuális helymeghatározás technikai részleteit, a jelenlegi AI-kutatások és OpenAI fejlesztései alapján az alábbi típusú háttérrészletek számítanak kulcsfontosságúnak:
- Utcatáblák és feliratok: A képen látható utca-, üzlet- vagy információs táblák, feliratok, nyelvi sajátosságok segítenek azonosítani a helyszínt.
- Épületek és építészeti stílusok: Jellegzetes épületek, homlokzatok, ablakok, erkélyek, tetőformák, amelyek egy adott városra vagy régióra jellemzőek.
- Kirakatok, üzletnevek, logók: Helyi vállalkozások, éttermek, boltok nevei, logói, amelyek könnyen kereshetők az interneten.
- Közlekedési eszközök és rendszámok: Autók, buszok, villamosok, rendszámtáblák formátuma, tömegközlekedési járművek színezése vagy típusa.
- Növényzet és természeti elemek: Fák, virágok, parkok, domborzat, amelyek földrajzi régiókat különböztethetnek meg.
- Közterületi tárgyak: Padok, lámpaoszlopok, szemetesek, útburkolat mintázata, amelyek helyspecifikusak lehetnek.
- Időjárási és fényviszonyok: Az adott területre jellemző időjárás vagy fények, például tengerparti pára, mediterrán napfény.
- Tömeg és öltözködés: Az emberek ruházata, divatja, amely utalhat egy adott országra vagy városra.
Ezeket a részleteket a mesterséges intelligencia modellek képesek automatikusan felismerni, egymással összekapcsolni, és nagy adatbázisokkal összevetve következtetni a fénykép készítésének helyére. Az OpenAI fejlett modelljei (mint az o3 és o4-mini) már képesek ilyen vizuális nyomokból „okoskodni”, vagyis többféle információt kombinálva, akár szokatlan részletek alapján is meghatározni a helyszínt.
Milyen pontossággal működik?
A tesztelések szerint:
- Híres helyszíneket (pl. párizsi Panthéon) másodpercek alatt felismer.
- Városképeket 10-50 km-es pontossággal találja el, főleg egyedi épületek vagy tereptárgyak esetén.
- Lakóövezeteket nehezebben azonosít, de például az autók rendszámtáblái vagy a útburkolat stílusa alapján még így is beazonosíthatja az országot vagy régiót.
Egy mashable.com-teszt során például a ChatGPT egy buffalói szálloda képe alapján konkrét címet javasolt, míg egy springfieldi templom esetében Illinois államra tippelt.
Természetesen van még hova fejlődnie a mesterséges intelligenciának ezen a téren is, de már most egy kicsit ijesztő, hogy a gyerekcipőben járó AI mire képes. Ez egy újabb ok arra, hogy legyünk óvatosak azzal kapcsolatban, hogy mit teszünk közzé az interneten.
Adatvédelmi kockázatok
Az OpenAI szerint, a ChatGPT képi helymeghatározási képességei hasznosnak bizonyulhatnak, ugyanakkor elismerik az adatvédelmi aggályokat is.
„Azon dolgoztunk, hogy megtanítsuk modelljeinket, hogy visszautasítsák a magánjellegű vagy bizalmas adatokra vonatkozó kéréseket, biztosítékokat adtunk annak megakadályozására, hogy a modell magánszemélyeket azonosítson a képeken, valamint aktívan figyeljük az adatvédelemre vonatkozó használati irányelveinkkel való visszaéléseket, és fellépünk ellene.” – OpenAI szóvivője.
- Lokációs adatok, implicit megosztása: Már nem csak a geotaggel ellátott képek, hanem egy sima utcakép vagy akár egy szelfi is elárulhatja, hol tartózkodsz.
- Stalkolás és célzott reklámozás: Rosszindulatú felhasználók „screenshot”-ot készíthetnek mások képeiről, majd AI-val kikövethetik őket.
- Jogi szürkezóna: Indiában például a törvények nem vonatkoznak az AI által vizuális úton kikövetett helyadatokra, így az érintetteknek nincs jogorvoslati lehetőségük.
Az OpenAI ugyan biztonsági korlátokat említ, de a gyakorlatban ez nem mindig elég – különösen, ha a kép nyilvános. A jövőben várhatóan egyre több platform integrálja ezt a technológiát, így az adatvédelmi normáknak is gyorsan alkalmazkodniuk kell.
Legyen ez emlékeztető arra, hogy a mesterséges intelligencia megváltoztatja az online adatvédelem szabályait.
Adatvédelemmel esetleg adatmentéssel kapcsolatban további kérdésekkel kapcsolatban
Mit tehetünk?
- Háttér elmosása: A képek háttérében lévő utcanév-táblák, jellegzetes épületek eltávolítása.
- Metaadatok törlése: Bár az OpenAI szerint a modellek nem használják ezeket, a biztonság kedvéért érdemes őket eltávolítani.
- Képek megosztásának korlátozása: Privát fiókok használata, vagy a képek csak ismerősökkel való megosztása.
Szakértői segítség adatvédelemben
Ha úgy érzed, hogy a mesterséges intelligencia által jelentett új adatvédelmi kockázatok érinthetnek téged vagy vállalkozásodat, ne maradj egyedül a kérdéseiddel!
Kollégáink naprakész tudással és gyakorlati tapasztalattal segítenek eligazodni az online adatvédelem, képek biztonságos megosztása vagy akár adatmentés területén is.
Fordulj hozzánk bizalommal, ha szeretnéd megóvni személyes vagy céges adataidat, vagy ha tanácsra van szükséged a digitális biztonság terén!
