最近、学生グループによる「Predictive Image Geolocation (PIGEON)」というプロジェクトが、システムに取り込まれた写真から地理位置を特定するAIの優れた能力を実証し、AIの新たな可能性を示しました。スタンフォード大学（米国）の学生3名が、Googleストリートビューアプリで撮影された写真の位置を特定するこのプロジェクトを設計しました。
しかし、システムがこれまで認識したことのない人物の画像を見せると、プログラムはほとんどの場合、写真がどこで撮影されたかを正しく推測することができた。
2012年にイエローストーン国立公園（米国）で撮影され、オンラインに投稿されたことのない写真が、AIによって実際の場所から56km離れた場所にあると判定された。
今日のAIの多くの応用と同様に、この新たな発見は「諸刃の剣」と考えられています。一方では、古い写真の位置を特定するのに役立つ可能性があり、他方では、フィールド生物学者が地理的領域全体を迅速に調査して侵入植物を検出することを可能にします。
「しかし一方で、この力は、個人が共有する意思のない情報にアクセスするためにも利用される可能性があります」と、アメリカ自由人権協会（ACLU）の上級政策アナリスト、ジェイ・スタンリー氏は述べています。スタンリー氏は、プロジェクト・ピジョンと同様の技術が普及し、 政府や組織が人々を追跡したり、スパイしたりするためのツールとなることを懸念しています。「プライバシーの観点から言えば、位置情報は非常にデリケートな情報です」と、彼は強調しました。
PIGEONを開発した学生たちは、このプロジェクトを既存の画像解析システム「CLIP」から始めたと述べています。これは、ChatGPTを開発したOpenAIが開発した、テキスト記述を通じて画像を「学習」できるニューラルネットワークプログラムです。その後、チームはGoogleストリートビューから取得した画像を用いて、このAIを学習させました。
「約50万枚のストリート写真のデータセットを作成しました」と、チームメンバー3人のうちの1人、サイラス・アルベルティ氏は述べた。オリジナルのプログラムとトレーニングにPIGEONを追加することで、PIGEONは地球上のどこでもGoogleストリートビューの写真の地理的位置を特定できるようになった。国名を95%の確率で推測し、写真から半径40キロメートル以内であれば正確な位置を正確に特定できることも多かった。
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