ChatGPT ahora puede identificar con precisión la ubicación de una foto

• o3 puede ampliar, recortar y aclarar una foto para deducir con precisión “el lugar donde se tomó esta foto”

Ahora, si publicas una foto tomada al aire libre, tienes que cambiar tu forma de pensar a: “cualquier acosador puede encontrarme por 20 mil won al mes”. Ya no es algo que solo puedan hacer personas expertas.

• Cosas como GeoGuessr (un servicio web de juego donde el usuario sube una foto y hay que adivinar dónde es) ahora pueden resolverse fácilmente
• En el pasado, solo expertos podían rastrear la ubicación de una foto, pero ahora han aparecido herramientas de fácil acceso para cualquiera (ChatGPT, Google Lens). Hace falta actualizar el modelo de amenazas.

[GN⁺]

Comentarios en Hacker News

• Proporcionó 11 imágenes sin metadatos. Identificó mal dos fotos tomadas en una pequeña ciudad universitaria del noreste de EE. UU., pero acertó exactamente dos fotos tomadas en Corea. Todas las demás preguntas dentro de EE. UU. las respondió correctamente. No es perfecto, pero me sorprendió su rendimiento

  • Un LLM multimodal probablemente sería bueno en GeoGuesser. Pero unos pocos ejemplos no bastan para decir que el juego está "resuelto". También me pregunto si pudo haber fuga de datos
  • No es que este resultado no sea impresionante, sino que quiero dejar claro que no demuestra lo que afirma el título
  • Lo más probable es que haya sido entrenado con muchas fotos y datos de ubicación, y tenga la capacidad de separar características. Combinado con la capacidad de interpretar instrucciones y hacer conjeturas, ya tiene suficientes elementos para el juego

• Le pedí a ChatGPT o4-mini-high que encontrara la ubicación de 4 fotos con distintos niveles de dificultad. Falló todas, pero las conjeturas no fueron malas. Fue interesante ver cómo recortaba partes de la foto para examinarlas con más detalle

  • Probé Gemini 2.5 Pro con el mismo prompt y las mismas fotos, pero también falló todas. Pensé que los datos de mapas y Street View de Google darían mejores resultados, pero no fue así

• Hay distintos grados de "resuelto". Identificar la región general está genial, pero no lo llamaría un "problema resuelto" hasta que pueda ganar de forma consistente con la precisión de alguien como Rainbolt. Todavía no hay comparaciones con carreteras completamente aleatorias, y en su mayoría solo hay lugares populares

  • Elegir algo específico que ha sido fotografiado miles de veces y ver un paisaje rural aleatorio para encontrar todas las características distintivas son problemas diferentes

• Me pregunto qué parte del "Geoguesser Meta Iceberg" ocupa esta nueva generación de IA

• Siempre les he dicho a las mujeres que guarden todas las fotos íntimas que reciben. Por el ruido característico del sensor de la cámara se puede saber si otra foto fue tomada con la misma cámara. Solo hace falta un motor de búsqueda que pueda hacer eso. Con la IA, parece que en 2-3 años la gente podrá subir fotos íntimas a una IA y obtener el perfil de redes sociales de esa persona

• El ejemplo de Alki Beach es una locura absoluta. Por un lado, no puedo esperar a que miles de fotos reciban etiquetas semánticas y geográficas automáticamente. Por otro lado, la privacidad va a desaparecer. También sería interesante aplicarlo a fotos históricas o antiguas

• Me pregunto si en todos los ejemplos se puede aprovechar indirectamente la ubicación del usuario. No por los metadatos de la imagen, sino por el IP de origen de la solicitud y cosas así. Si le pido el pronóstico del tiempo a ChatGPT, obtiene información sobre mi ubicación

  • También sería interesante que alguien de otro país intentara reproducirlo

• Como se menciona en el artículo, el modelo de amenaza debe cambiar de "una persona profesional y capacitada" a "cualquiera con 20 dólares" que pueda identificar dónde se publicó una foto

  • Esa es la razón por la que este cambio es importante. Nos hemos acostumbrado demasiado a publicar fotos en línea. No estoy seguro de que sea una buena idea a largo plazo

• Es impresionante y casi identificó correctamente la iglesia de mi pueblo. Sin embargo, que concluyera que era el pueblo vecino muestra una falta de comprensión. Llegó a esa conclusión al "leer" un letrero que apuntaba a otro pueblo para esa ubicación. Aun así es impresionante, y hubo muchas observaciones precisas sobre el tema, como detalles arquitectónicos, los números romanos del reloj, etc.