Vous pensez que GeoGuessr est amusant? Essayez d’utiliser Chatgpt pour deviner les emplacements sur vos photos

Certains utilisateurs ont même testé l’IA avec Photos ou images floues avec des objets partielset le modèle a quand même réussi à faire une supposition.

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J’adore jouer Geoguessrun jeu où vous êtes tombé dans un emplacement aléatoire sur Google Street View Et devez deviner où vous êtes basé sur les environs. Donc, cette capacité Chatgpt était super amusante à me tester. J’ai téléchargé quelques photos pour voir comment Chatgpt releverait le défi. Cependant, comme pour toute IA, le résultat n’était pas toujours parfait.

Interpréter les indices visuels

La première photo était une photo de ma maison. Chatgpt a immédiatement deviné l’emplacement, mais pas basé sur les métadonnées. Au lieu de cela, il a fait une supposition éclairée en analysant le rocher des glaciers dans la cour latérale, les types d’arbres visibles sur la photo et le bois se rasant sur les maisons autour de moi. Il a mentionné que cette combinaison de caractéristiques naturelles et de styles architecturaux était typique de la région que j’avais mentionnée précédemment dans une conversation – d’où je viens. Il était exact mais reposait toujours sur un contexte antérieur, ce qui m’a fait me demander à quel point cela était dû à notre conversation antérieure.

Pour la deuxième photo, j’ai téléchargé une image d’un bâtiment avec une partie d’un panneau de bureau visible. Chatgpt a rapidement zoom sur le panneau et a utilisé les informations partielles pour affiner l’emplacement. Il n’a pas fallu longtemps avant de déduire la ville et même la zone où se trouvait le bâtiment. J’ai été impressionné par la façon dont le modèle a utilisé un si petit indice visuel pour faire une supposition assez précise.

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Pour mon troisième test, je lui ai donné une photo plus difficile: une vue pittoresque sans repose-moi évidents. Chatgpt a expliqué que même s’il pouvait analyser l’image pour des indices visuels, il avait besoin de points de repère ou de balises de localisation distinctes pour faire une supposition confiante. Il a également mentionné que sans données GPS ni étiquettes EXIF, il ne pouvait lire que la scène elle-même – arbres, bâtiments, terrain – et serait moins certain dans sa supposition.

J’ai joué avec Chatgpt quelques fois de plus après cela et j’ai remarqué que l’IA commençait à devenir plus têtu de ne pas identifier les emplacements sur mes photos. Il me dirait qu’il essaierait de réduire les options, mais il avait besoin de plus de données pour me donner une réponse précise.

Pourtant, l’une des principales raisons pour lesquelles les gens semblent attirés par cette tendance est que Chatgpt analyse plus que les caractéristiques évidentes d’une photo. Même sans les métadonnées comme les données EXIF ​​ou toute autre extraction directe de données, l’AI interprète des indices visuels.

Problèmes de confidentialité

Cette expérience m’a fait réaliser à quel point ces modèles d’IA peuvent être puissants, et parfois étranges, en ce qui concerne les «recherches de localisation inverse» à partir de photos – même si elles ne sont pas encore excellentes. Cela m’a également fait réfléchir aux problèmes de confidentialité.

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Bien que les outils d’IA puissent parfois être amusants et utiles, il est important d’être conscient des risques liés au partage de vos images en ligne et de la façon dont les gens peuvent utiliser l’IA pour analyser les données de ces images, qu’elles soient intégrées ou tout simplement visuelles, pour déterminer où il a été pris.

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