Kürzlich hat ein Projekt einer Gruppe von Studenten mit dem Namen Predictive Image Geolocation (PIGEON) einen neuen Aspekt der Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz aufgezeigt, als sich das System bei der Geolokalisierung anhand von in das System eingespeisten Fotos als hervorragend erwies. Drei Studenten der Stanford University (USA) haben ein Projekt entwickelt, um den Standort von Fotos zu bestimmen, die mit der Anwendung Google Street View aufgenommen wurden.
Wenn dem System jedoch Bilder einiger Personen gezeigt wurden, die es noch nie erkannt hatte, konnte das Programm in den meisten Fällen richtig erraten, wo das Foto aufgenommen worden war.
Ein 2012 im Yellowstone-Nationalpark (USA) aufgenommenes und nie online veröffentlichtes Foto wurde von der KI auf eine Abweichung von 56 km vom tatsächlichen Standort ermittelt.
Wie viele andere KI-Anwendungen heutzutage gilt diese neue Entdeckung als „zweischneidiges Schwert“. Einerseits könnte es Menschen dabei helfen, die Orte zu bestimmen, an denen alte Fotos aufgenommen wurden, oder Feldbiologen ermöglichen, ganze geografische Gebiete schnell zu untersuchen, um invasive Pflanzen zu erkennen.
„Andererseits kann diese Macht aber auch dazu missbraucht werden, Informationen über eine Person abzurufen, die diese nicht preisgeben möchte“, sagt Jay Stanly, leitender Politikanalyst bei der American Civil Liberties Union (ACLU). Stanley befürchtet, dass Technologien, die dem PIGEON-Projekt ähneln, populär werden und Regierungen und Organisationen zu Werkzeugen werden, um Menschen zu überwachen oder auszuspionieren. „Aus Datenschutzsicht ist Ihr Standort eine sehr sensible Information“, betonte er.
Das Studententeam, das PIGEON entwickelt hat, sagte, dass sie das Projekt mit einem bestehenden Bildanalysesystem namens CLIP gestartet hätten. Dies ist ein neuronales Netzwerkprogramm, das Bilder durch den Text, der den Inhalt beschreibt, „erlernen“ kann. Es wurde von OpenAI entwickelt, dem Unternehmen, das ChatGPT entwickelt hat. Anschließend trainierte das Team seine Version der KI mithilfe von Bildern aus Google Street View.
„Wir haben einen Datensatz mit etwa 500.000 Straßenfotos erstellt“, sagte Silas Alberti, eines der drei Teammitglieder. Durch die Erweiterung des ursprünglichen Programms und der Schulung war PIGEON im laufenden Betrieb in der Lage, den geografischen Standort von Fotos zu bestimmen, die mit Google Street View überall auf der Erde aufgenommen wurden. Die Länder-Rate liegt bei bis zu 95 % und gibt den richtigen Standort meist in einem Umkreis von 40 km um den Drehort an.
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