ChatGPT rozpoznaje miejsca, w których zrobiono zdjęcie. Tak ochronisz swoją prywatność

OpenAI niedawno udostępniło swoje najnowsze modele o3 i o4-mini, które wyznaczają dalszy kierunek w rozwoju sztucznej inteligencji. Według przedstawicieli firmy są to najinteligentniejsze modele, jakie udostępniliśmy do tej pory. Co wyróżnia te modele na tle poprzedników to zdolność do autonomicznego wykorzystywania i łączenia wszystkich narzędzi ChatGPT, w tym przeszukiwania sieci, analizowania przesłanych plików i głębokiego rozumowania na temat danych wizualnych.

Model o3 jest obecnie najpotężniejszym modelem rozumowania OpenAI, który wyznacza nowe granice w kwestii kodowania, matematyki, nauki i percepcji wizualnej. Szczególnie dobrze sprawdza się w zadaniach wizualnych, takich jak analiza obrazów, wykresów i grafik. W porównaniu do poprzednich wersji o3 popełnia o 20 proc. mniej poważnych błędów w przypadku trudnych zadań, co znacząco zwiększa jego wiarygodność.

Czytaj też:

Przełomowym aspektem tych modeli jest zdolność do myślenia z obrazami. Nowe modele nie tylko widzą obraz, ale potrafią go analizować i wyciągać wnioski. Podczas prezentacji model o3 interpretował skomplikowane diagramy naukowe i wykrywał brakujące elementy, a nawet potrafił analizować rozmazane zdjęcia.

Model o3 potrafi rozpoznawać i analizować charakterystyczne elementy widoczne na zdjęciu, takie jak architektura budynków i zabytków, elementy krajobrazu (góry, jeziora, linie brzegowe), napisy i szyldy (nawet w różnych językach), atyle architektoniczne charakterystyczne dla określonych regionów czy roślinność typowa dla danego obszaru geograficznego. Ta zdolność do szczegółowej analizy przypomina działanie specjalistycznych narzędzi, takich jak GeoSpy AI, które potrafią wykryć, gdzie zostało zrobione wskazane zdjęcie. Jednakże różnica polega na tym, że o3 ma dodatkowo dostęp do wyszukiwania internetowego.

Po zidentyfikowaniu charakterystycznych elementów, o3 może użyć swojej funkcji wyszukiwania w sieci, aby odnaleźć podobne obrazy w Internecie, wyszukać informacje o zidentyfikowanych obiektach, porównać elementy krajobrazowe z bazami danych map i zdjęć satelitarnych i analizować podobieństwa stylistyczne z różnymi lokalizacjami geograficznymi. W przeciwieństwie do tradycyjnych wyszukiwarek obrazów, które szukają identycznych lub bardzo podobnych zdjęć, o3 potrafi analizować i interpretować zawartość obrazu, a następnie połączyć tę wiedzę z informacjami dostępnymi w Internecie.

Nawet przy usunięciu metadanych EXIF ze zdjęć sama zawartość obrazu może być wystarczająca, aby ustalić dokładną lokalizację. Oznacza to, że użytkownicy publikujący zdjęcia z prywatnych miejsc, takich jak dom czy miejsce pracy, mogą nieświadomie ujawnić te lokalizacje. Analizując większą liczbę zdjęć danej osoby, można ustalić wzorce jej poruszania się i aktywności.

Zagrożenie potęguje fakt, że większość zdjęć cyfrowych zawiera metadane, które mogą dostarczyć dodatkowych wskazówek dla AI. To informacje opisujące urządzenie, które wykonało zdjęcie, a także warunki w jakich zdjęcie wykonano. Najczęściej spotykanym formatem metadanych są tagi EXIF, ale istnieją także inne formaty, np. IPCT czy XMP. Metadane mogą zawierać datę i czas wykonania fotografii, ustawienia kamery (np. ogniskowa, ISO), dokładną lokalizację GPS i miniaturkę oryginalnego kadru.

Historia zna przypadki, gdy metadane doprowadziły do identyfikacji osób. Członek grupy Anonymous, Higinio O Ochoa III, został namierzony właśnie dzięki danym zawartym w udostępnionych przez niego zdjęciach.

W obliczu tych zagrożeń, istnieje kilka sposobów na ochronę swojej prywatności przy udostępnianiu zdjęć. Najprostszym krokiem jest usunięcie metadanych ze zdjęć przed ich udostępnieniem. W zależności od używanego systemu można to zrobić na różne sposoby.

Na Windowsie:

Dla użytkowników Androida:

Dla użytkowników iOS:

Poza usuwaniem metadanych, warto również zwrócić uwagę na to, co widoczne jest na samym zdjęciu. Unikaj charakterystycznych punktów orientacyjnych, które mogą zdradzić twoją lokalizację. Nie publikuj zdjęć z bliska swojego domu lub miejsca pracy. I zastanów się, czy na zdjęciu nie widać nazw ulic, numerów budynków lub innych identyfikatorów lokalizacji.

Przypadek modelu o3 jest jedynie kolejnym przykładem szerszego zjawiska - jak rozwój sztucznej inteligencji wpływa na naszą prywatność. Z każdym nowym modelem AI, który jest bardziej zaawansowany w rozpoznawaniu i analizie obrazów, tradycyjne metody ochrony prywatności stają się mniej skuteczne.

Warto zauważyć, że do niedawna usunięcie metadanych było uważane za wystarczający środek ochrony. Jednak z modelami takimi jak o3, które potrafią analizować sam obraz i wyciągać wnioski, ta metoda przestaje być w pełni skuteczna.

Możemy spodziewać się, że wraz z dalszym rozwojem AI, zwłaszcza modeli takich jak o3, które łączą różne funkcje (analiza obrazu, wyszukiwanie w sieci, rozumowanie), nasze podejście do udostępniania zdjęć i innych danych będzie musiało ulec zmianie. Można też przy okazji dojść do wniosku, że codzienna fotorelacja z dnia na social mediach mało kogo ciekawi i jeszcze mniejszej liczbie osób jest do szczęścia potrzebna. Szkoda czasu, nie tylko z uwagi na realne nowe zagrożenia.