最近，OpenAI 發佈了其最新的 o3 和 o4-mini 推理模型於 ChatGPT。這些新的 AI 模型提供了在視覺任務等方面的先進性能。o3 和 o4-mini 模型能夠對圖像進行鏈式推理，並推斷視覺見解。
目前，已經有報導指出，使用者利用 o3 的強大視覺感知能力來識別照片中的地理位置信息。在大多數情況下，o3 能夠僅通過觀察圖像正確識別出具體位置。根據 TechCrunch 的報導，即使是微妙的視覺線索，ChatGPT o3 也能夠猜測出準確的地理位置。
由於 OpenAI o3 不僅僅是一個獨立的 AI 模型，還利用了多種工具，如網絡搜索和 Python，這使得該 AI 系統更像是一個代理，能夠更好地幫助從照片中找到位置。借助 Python 解釋器，o3 可以放大和裁剪圖像的部分，以更精確地進行分析。
Ethan Mollick 移除了某張普通高速公路照片的位置信息，並要求 ChatGPT o3 進行「地理猜測」。出乎意料的是，ChatGPT o3 生成了該位置的正確坐標。
在另一個驚人的例子中，ChatGPT o3 甚至通過查看一個看起來相當普通的書架圖像，識別出了一個圖書館的位置。
為了進行測試，作者上傳了一張位於山區的普通水流圖像，並要求 ChatGPT o3 猜測位置。當然，作者移除了所有的元數據，包括位置信息。ChatGPT o3 推理了約四分鐘，並表示該圖像來自西錫金。
雖然這不是正確的答案，但 ChatGPT o3 的推理非常接近，因為該圖像確實來自相鄰地區。有趣的是，在推理過程中，ChatGPT o3 取樣了正確的位置，但未能在網絡上找到令人信服的證據。這顯示出 ChatGPT o3 可能能夠從照片中精確定位，這引發了隱私方面的擔憂。
此外，另一個隱私問題也隨之而來。在使用 ChatGPT 的 o3 模型時，推理過程會顯示用戶的真實姓名和位置信息。然而，當用戶直接詢問 ChatGPT o3「我的名字是什麼？」時，它卻回答說不知道。即使在暫時聊天和關閉記憶的情況下，這種情況依然存在。
事實上，帳戶元數據作為系統提示的一部分被傳遞給 ChatGPT。雖然一些用戶認為這種模糊處理令人煩惱，但也有人認為這是一個潛在的隱私風險。
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