В 2023 году генеративный искусственный интеллект достиг огромных успехов, и ожидается, что в 2024 году его темпы останутся прежними. Пользователи, конечно же, много работали с этой технологией, в итоге добившись невероятных успехов в медицине, образовании, политике и технологиях в целом. Компания Microsoft была в авангарде внедрения ИИ в большинство своих продуктов и сервисов, особенно после того, как сделала многомиллиардные инвестиции в технологию OpenAI.
В равной степени технология пережила и неудачи, связанные с безопасностью и конфиденциальностью. Это подтолкнуло пользователей к тому, чтобы открыто выразить свое недовольство ИИ. Администрация Байдена обратила внимание на эту проблему, что привело к изданию исполнительного приказа, призванного установить ограждения, которые помогут регулировать использование технологии.
В начале года искусственный интеллект продолжает представлять угрозу (особенно для пользователей, предпочитающих вести тихую и уединенную жизнь). Социальные сети открывают вашу жизнь всему миру. К счастью, существует несколько продуманных мер, которые можно использовать для обеспечения конфиденциальности: сделать свои аккаунты в социальных сетях приватными, ограничить возможность комментирования и просмотра статусов и даже не указывать точное местоположение при публикации фотографий.
Но знаете ли вы, что ИИ может определить ваше точное местоположение, несмотря на все вышеперечисленные меры? В прошлом году группа аспирантов из Стэнфордского университета разработала приложение, работающее на основе искусственного интеллекта, способное идентифицировать и определять ваше точное местоположение по фотографии. Приложение может определить ваше местоположение на основе вида улицы, представленного на фотографии, или, как правило, на основе общего источника изображения.
Согласно проекту, получившему название Predicting Image Geolocations (PIGEON), приложение может определить точное место, где была сделана фотография, взглянув на Google Street View. Более того, приложение обещает точность 92% при определении места, где была сделана фотография. Более чем в 40% случаев приложение угадывает местоположение на расстоянии до 25 километров от точного места.
Если говорить о перспективах, то PIGEON попал в 0,01% лучших игроков GeoGuessr. Для тех, кто не в курсе, GeoGuessing – это географическая игра, в которой вам предстоит угадать точное место, где была сделана фотография, на основе Google Street View этого места. Для примера, именно это и послужило основой для создания PIGEON.
Как работает PIGEON?
Приложение работает на основе нейронной сети CLIP от OpenAI, которая способна связывать текст и изображения. Модель обучена названиям визуальных категорий, на которых следует сосредоточиться. Она победила всемирно известного игрока GeoGuessr Тревора Рейнболта в серии из шести матчей.
В начале работы над проектом PIGEON выпускники Стэнфордского университета обучали приложение, используя 100 000 исходных местоположений из GeoGuessr, которые были выбраны случайным образом. Выпускники также загружали по четыре изображения, чтобы охватить всю «панораму» в данном месте, что в итоге составило 400 000 изображений.
По словам одного из выпускников, участвовавших в проекте PIGEON:
«Мы создали свой собственный набор данных из примерно 500 000 изображений Street View. На самом деле это не так уж много данных, но мы смогли добиться впечатляющей производительности».
PIGEON может улавливать такие важные детали, как листва и погода, при определении конкретного места. Это главная причина, по которой он демонстрирует невероятную производительность по сравнению с другими моделями, такими как OpenAI’s DALL-E 2. Для сравнения, последняя обучается на миллионах изображений, не забывая об огромных ресурсах, доступных для того, чтобы сделать ее еще лучше, но все же PIGEON показывает лучшие результаты.
Грядет великое посягательство на частную жизнь
Несмотря на то, что это невероятное достижение, которое потенциально может привести к большому развитию, я не могу не думать о негативных последствиях, которые будет иметь приложение с искусственным интеллектом, если оно поступит в широкую продажу.
Выпускники Стэнфорда подчеркнули, что приложение может стать эффективным инструментом при автономном вождении, визуальном расследовании, обеспечении безопасности и многом другом. Однако если технология попадет не в те руки и будет использована не по назначению, ущерб, который может быть нанесен, будет весьма серьезным.
В связи с этим модель не была представлена общественности. Как сообщается в проекте, студенты поделились кодом только в академических целях.
В результате студенты решили не выпускать модель весов публично и опубликовали код только для академической проверки, говорится в статье.
Комментарии (0)