😱 小心！AI可以通过照片检测到你的位置

由斯坦福大学研究生创建的AI模型，仅通过分析谷歌街景图就能准确识别特定位置

我们都知道安全使用社交媒体的重要性，比如不要发布透露个人信息的照片。但是，如果我告诉你生成式 AI 仍然可以从你照片的背景找到你的位置呢？ 😧

斯坦福大学的研究生们开发了一款令人难以置信的应用程序，名为 PIGEON，它可以从简单的街景或仅仅一张图片中检测出你的位置。随着生成式 AI 的不断突破，像这样的新用例也被发现。

根据一份预印本，PIGEON 可以以92%的准确率预测所拍摄的国家，并且在超过40%的猜测中能够精确定位到25公里之内的位置。 🌍 为了形象化一下，PIGEON 在 GeoGuessr 中排名在前0.01%的玩家之中，用户需要根据 Google 街景照片猜测位置。 🏆

PIGEON 还在线上直播中与 Trevor Rainbolt 进行了一系列共六场比赛，这位 Trevor Rainbolt 是全球最顶尖的 GeoGuessr 玩家之一。猜猜谁赢了？是 PIGEON！ 🎉

PIGEON 的开发者们利用了 OpenAI 开发的 CLIP，这是一个将文本和图像连接起来的神经网络，通过对视觉类别名称的训练实现了这种连接。 🧠

受到 GeoGuessr 游戏的启发，PIGEON 进行了训练，使用了来自 GeoGuessr 的100,000个原始位置的数据集和用于表示每个位置的整个“全景”的四张图像集合。这共计产生了400,000张图片。 📸

与其他 AI 模型相比，PIGEON 的训练数据集似乎较小。例如，OpenAI 的图像生成模型 DALL-E 2 是基于数亿张图像进行训练的。但是，不要被这一点蒙骗了，因为 PIGEON 的性能超越了竞争对手。 💪

学生们还开发了另一个模型，名为 PIGEOTTO，它使用来自 Flickr 和 Wikipedia 的超过400万张照片来从一张图片中识别出位置。在城市和国家准确性方面，PIGEOTTO 的表现令人印象深刻，超过了以前的最先进结果。

虽然 PIGEON 和 PIGEOTTO 展示了令人着迷的功能，但不能忽视这些模型所涉及的伦理考虑。一方面，图像地理定位有许多积极的应用，比如在自动驾驶和视觉调查中的应用，以及满足我们对照片位置的好奇心。 🚗

然而，这些技术也存在明显的风险和隐私问题。隐私侵犯是其中最重要的问题之一。因此，学生们选择不公开发布模型权重，并仅将代码提供给学术验证。

问：PIGEON 在确定准确位置方面有多精确？ 答：PIGEON 在超过40%的猜测中可以精确定位到25公里之内的位置。

问：PIGEON 与 GeoGuessr 游戏的人类玩家相比如何？ 答：PIGEON 在 GeoGuessr 玩家中排名前0.01%，甚至在直播比赛中击败了一名专业玩家。

问：除了猜测照片位置，PIGEON 还可以有哪些其他用途？ 答：PIGEON 的能力可以应用于自动驾驶、视觉调查和其他需要位置信息的领域。

问：相比其他 AI 模型，PIGEON 如何用较小的数据集进行训练？ 答：PIGEON 使用了将文本和图像连接起来的神经网络 CLIP 进行训练，学生们借助了 GeoGuessr 游戏创建了包含 400,000 张图像的训练数据集。

问：PIGEON存在哪些与隐私相关的问题？ 答：隐私侵犯是一个重要问题，因为图像地理定位技术有可能侵犯个人的隐私权利。学生们已经采取了措施来保护隐私，不公开发布模型权重。

PIGEON在图像地理定位方面的突破性发现为各个领域打开了可能性。从提高自动驾驶车辆的准确性到帮助进行视觉调查，这项技术有可能彻底改变我们与基于位置的数据互动的方式。🌐

然而，与任何新兴技术一样，我们必须仔细权衡利益和风险。解决隐私问题并确保道德使用将是这些发展过程中的重要任务。通过负责任的实施，图像地理定位有可能将我们带向令人兴奋的新领域。🚀

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[图片来源：盖蒂图片]