La gente ha encontrado un nuevo uso para ChatGPT: descubrir ubicaciones de las fotos.

Los últimos modelos AI de OpenAI, O3 y O4-Mini, pueden analizar imágenes más allá de solo reconocer objetos; Pueden acercar, recortar y detectar pistas visuales en fotos para ayudar a identificar lugares, puntos de referencia e incluso negocios específicos. Esta capacidad es fascinante, pero también ha planteado algunas preocupaciones de privacidad sobre la facilidad con la que las personas pueden usar la IA para realizar datos de ubicación de ingeniería inversa de las imágenes.

TechCrunch informó que la gente está subiendo fotos, cualquier cosa, desde instantáneas del menú de restaurantes hasta selfies casuales, y pidiendo a ChatGPT que adivine dónde se llevaron. La IA hace esto mirando todo en la imagen: el tipo de edificios, características del paisaje e incluso sugerencias sutiles como la arquitectura o el diseño de una ciudad. Luego aprovecha su base de datos de conocimiento y, a veces, Internet para hacer una suposición educada sobre la ubicación. Los resultados pueden ser sorprendentemente precisos, y tiene a la gente hablar.

Algunos usuarios incluso han probado la IA con Fotos o imágenes borrosas con objetos parcialesy el modelo todavía logró adivinar.

Me encanta jugar Geoguessr, un juego en el que te dejan caer en una ubicación aleatoria en Google Street View y debes adivinar dónde estás basado en los alrededores. Así que esta capacidad de ChatGPT fue muy divertida de probarme. Subí algunas fotos para ver cómo chatgpt manejaría el desafío. Sin embargo, como con cualquier IA, el resultado no siempre fue perfecto.

Interpretando pistas visuales

La primera foto fue una foto de mi casa. ChatGPT inmediatamente adivinó la ubicación, aunque no se basa en metadatos. En cambio, hizo una suposición educada al analizar la roca glaciar en el patio lateral, los tipos de árboles visibles en la foto y la madera revestida de las casas a mi alrededor. Mencionó que esta combinación de características naturales y estilos arquitectónicos era típico de la región que había mencionado anteriormente en una conversación, de donde soy. Era preciso, pero aún confía en algún contexto anterior, lo que me hizo preguntarme cuánto de esto se debió a nuestra conversación anterior.

Para la segunda foto, subí una imagen de un edificio con parte de un letrero de oficina visible. ChatGPT se acercó rápidamente al letrero y usó la información parcial para reducir la ubicación. No pasó mucho tiempo antes de deducir la ciudad e incluso el área donde se encontraba el edificio. Me impresionó cómo el modelo usaba una pista visual tan pequeña para hacer una suposición bastante precisa.

Para mi tercera prueba, le di una foto más desafiante: una vista panorámica sin puntos de referencia obvios. ChatGPT explicó que si bien podría analizar la imagen de pistas visuales, necesitaba puntos de referencia distintivos o etiquetas de ubicación para hacer una suposición segura. También mencionó que sin datos GPS o etiquetas EXIF, solo podía leer la escena en sí misma (árboles, edificios, terreno) y estaría menos seguro en su suposición.

Jugué con ChatGPT unas pocas veces más después de esto y noté que la IA comenzaba a ser más terca sobre no identificar ubicaciones en mis fotos. Me diría que intentaría reducir las opciones, pero necesitaba más datos para darme una respuesta precisa.

Aún así, una de las principales razones por las que las personas parecen atraídos por esta tendencia es porque ChatGPT analiza más que solo las características obvias de una foto. Incluso sin metadatos como datos exif u otra extracción de datos directos, la IA interpreta las pistas visuales.

Preocupaciones de privacidad

Este experimento me hizo darme cuenta de cuán poderosos y a veces misteriosos, estos modelos de IA pueden ser cuando se trata de «búsquedas de ubicación inversa» de fotos, incluso si aún no son excelentes en eso. También me hizo pensar en las preocupaciones de privacidad.

Si bien las herramientas de IA pueden ser divertidas y útiles a veces, es importante estar al tanto de los riesgos involucrados en compartir sus imágenes en línea y cómo las personas pueden usar IA para analizar los datos en esas imágenes, ya sea integrados o simplemente visuales, para descubrir dónde se tomó.

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