Revelan que en ChatGPT se puede encontrar fácilmente la ubicación de una persona con estas imágenes

Una imagen que hasta hace poco era apenas un recuerdo visual ahora puede convertirse en una pista digital capaz de revelar con precisión la ubicación donde fue tomada. Con el desarrollo de modelos como o3 y o4-mini, OpenAI ha dotado a ChatGPT de habilidades avanzadas de razonamiento visual

Esta característica permite deducir coordenadas geográficas basándose únicamente en el contenido visible de una fotografía, sin necesidad de metadatos. Una opción que plantea preocupaciones en torno a la privacidad y el potencial riesgo de doxxing (revelar información privada)

Cómo ChatGPT identifica ubicaciones a partir de imágenes

El funcionamiento de esta herramienta se basa en la combinación de visión computacional y procesamiento de lenguaje natural. Al recibir una imagen, ChatGPT analiza elementos visibles como la arquitectura, vegetación, señales viales, matrículas de vehículos, idiomas de los carteles, diseño urbano y estilo arquitectónico.

Todos estos indicios son comparados con su vasta base de datos, que contiene información geográfica, cultural y visual del mundo real.

“La IA de OpenAI ha adquirido la capacidad de determinar coordenadas geográficas a partir de imágenes cargadas por los usuarios, sin necesidad de tener los metadatos de la imagen”, lo que significa que incluso fotografías tomadas con cámaras que no almacenan datos GPS pueden ser localizadas.

Así, un simple selfie, una imagen de un menú de restaurante o una postal turística podrían ofrecer suficientes pistas para deducir una ubicación precisa.

Para activar esta funcionalidad, los usuarios deben contar con acceso a una versión de ChatGPT que incluya capacidades de análisis de imagen, como GPT-4 con funciones visuales.

El procedimiento es sencillo: cargar una fotografía, formular una pregunta como “¿Dónde fue tomada esta foto?”, y revisar la respuesta proporcionada por el modelo, que puede incluir tanto descripciones contextuales como coordenadas exactas.

OpenAI reconoce el potencial y los riesgos

Mientras algunos usuarios aprovechan esta capacidad como entretenimiento, emulando juegos como GeoGuessr donde se adivinan localizaciones a partir de imágenes de Google Street View, la implicancia de privacidad no ha pasado desapercibida. TechSpot y TechCrunch señalaron que “esta búsqueda inversa de imágenes podría permitir fácilmente que alguien sea doxeado basado en detalles mínimos en una imagen”.

OpenAI, consciente del riesgo, sostiene que su intención nunca fue diseñar un modelo orientado a este tipo de prácticas. Un portavoz de la compañía declaró que “los modelos rechazan solicitudes de información privada o sensible” y que se han implementado “salvaguardas para prohibir que identifiquen a individuos privados en imágenes”.

Además, la empresa destaca que el razonamiento visual podría tener aplicaciones positivas en ámbitos como la accesibilidad, la investigación y la respuesta a emergencias.

Sin embargo, aunque los modelos como o3 y GPT-4o son altamente precisos en el reconocimiento de locaciones, no están exentos de errores. En ciertos casos, el modelo puede quedar atrapado en bucles o proporcionar respuestas incorrectas.

A pesar de estas limitaciones, las pruebas revelaron que el nivel de acierto resulta “impresionante”, llegando a identificar lugares específicos a partir de detalles mínimos, como sucedió cuando o3 reconoció correctamente un bar en Williamsburg a partir de una imagen de una cabeza de rinoceronte morado, mientras que GPT-4o errónea y rápidamente lo situó en un pub del Reino Unido.

Cómo usar esta función de manera segura

El acceso a esta herramienta, aunque útil, requiere precauciones para evitar vulnerabilidades personales. La exposición involuntaria de detalles que podrían delatar una ubicación no solo amenaza la privacidad individual, sino que también podría ser explotada en situaciones de riesgo.

Para mitigar estos peligros, las recomendaciones son:

• Evitar compartir imágenes tomadas desde el interior del hogar que revelen elementos del entorno exterior, como ventanas abiertas, vistas de la calle o señales distintivas.
• No publicar fotografías en tiempo real desde ubicaciones sensibles, ya que incluso una imagen aparentemente inocua puede ser utilizada para rastrear movimientos y hábitos.
• Revisar detalladamente cada imagen antes de subirla a redes sociales o enviarla por mensajería, analizando qué detalles visuales podrían revelar información sobre la ubicación.
• Eliminar metadatos de las fotografías siempre que sea posible, aunque esta medida por sí sola no garantiza el anonimato si la imagen contiene suficientes pistas visuales para ser interpretadas por el modelo.