최근, 학생 그룹이 진행한 PIGEON(Predictive Image Geolocation)이라는 프로젝트는 시스템에 입력된 사진을 통해 지리적 위치를 정확하게 찾아내는 데 성공하면서 인공지능의 새로운 힘을 보여주었습니다. 스탠포드 대학(미국)의 학생 3명이 Google 스트리트 뷰 애플리케이션에서 촬영된 사진의 위치를 파악하는 프로젝트를 설계했습니다.
하지만 시스템이 전혀 인식하지 못했던 몇몇 개인의 이미지를 보여주었을 때, 프로그램은 대부분의 경우 사진이 촬영된 장소를 정확하게 추측할 수 있었습니다.
온라인에 게시되지 않았던 옐로스톤 국립공원(미국)에서 2012년에 촬영된 사진이 AI에 의해 실제 위치보다 56km 떨어진 것으로 판별되었습니다.
오늘날 AI의 다른 많은 응용 분야와 마찬가지로, 이 새로운 발견은 "양날의 검"으로 여겨진다. 한편으로는 사람들이 오래된 사진이 촬영된 곳을 정확히 찾아내는 데 도움이 될 수 있고, 현장 생물학자가 침입 식물을 감지하기 위해 전체 지리적 영역을 빠르게 조사할 수 있게 해줍니다.
미국 시민자유연맹(ACLU)의 수석 정책 분석가인 제이 스탠리는 "하지만 반면에 이 권한은 공유할 의사가 없는 개인에 대한 정보를 검색하는 데 사용될 수도 있다"고 말했다. 스탠리는 PIGEON 프로젝트와 유사한 기술이 대중화되어 정부 와 조직이 사람들을 감시하거나 감시하는 도구가 되는 것을 우려하고 있습니다. 그는 "개인정보 보호 관점에서 볼 때, 귀하의 위치는 매우 민감한 정보입니다."라고 강조했습니다.
PIGEON을 만든 학생 팀은 CLIP이라는 기존의 이미지 분석 시스템에서 이 프로젝트를 시작했다고 밝혔습니다. 이것은 ChatGPT를 만든 회사인 OpenAI가 만든, 텍스트를 통해 이미지의 내용을 "학습"할 수 있는 신경망 프로그램입니다. 그런 다음 연구팀은 Google 스트리트 뷰에서 가져온 이미지를 사용하여 AI 버전을 훈련시켰습니다.
팀원 3명 중 한 명인 실라스 알베르티는 "우리는 약 50만 장의 거리 사진으로 데이터 세트를 만들었습니다."라고 말했습니다. PIGEON은 원래 프로그램과 훈련에 추가 기능을 추가하여 운영 중에 Google 스트리트 뷰를 통해 촬영한 사진의 지리적 위치를 지구상 어디에서나 파악할 수 있게 되었습니다. 국가 추측률은 최대 95%이며 일반적으로 촬영 위치에서 반경 40km 이내의 올바른 위치를 나타냅니다.
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