ChatGPT’nin Görsel Analizi Gücü ve Potansiyel Tehlikeleri

Gelişen Yapay Zeka Teknolojilerinde Yeni Bir Dönem: Görsel Analiz Özelliği

ChatGPT ve benzeri yapay zekâ araçları, sürekli olarak kendilerini yenilemekte ve geliştirmektedir. OpenAI’ın yeni tanıttığı o3 ve o4-mini modelleri, bu alandaki en dikkat çekici adımlar arasında yer alıyor. Bu modellerin en büyük özelliklerinden biri, yüklenen görsellere dayanarak mantık yürütebilmesi ve sorulara detaylı yanıtlar verebilmesidir. Ayrıca, görseller üzerinde kırpma, döndürme, yakınlaştırma gibi işlemleri gerçekleştirebilmekte ve görselleri detaylıca inceleyebilmektedirler.

İşte bu gelişmiş özelliklerin ortaya çıkardığı ilginç ve dikkat çekici sonuçlar, bazı kullanıcılar tarafından deneyimlenmiş ve raporlanmıştır. Kullanıcılar, bu modellerin görsel analizi yeteneğinin internetten yapılan arama özellikleriyle birleştiğinde, oldukça tehlikeli sonuçlar doğurabilecek kapasitede olduğunu fark etmişlerdir. Örneğin, bir görsele bakarak onun nerede çekildiğini tespit edebilmek veya konumunu belirleyebilmek mümkün hale geliyor.

Bu özelliğin en dikkat çekici yönlerinden biri, modelin bir görsele bakarak, onun çekildiği yeri ve hatta bölgeyi anlayabilmesi. Kullanıcılar, o3 modelinin görsel analizi sırasında, tıpkı usta bir GeoGuessr oyuncusu gibi, görselin alındığı yer hakkında ipuçları toplamaya ve doğru konumu tahmin etmeye çalıştığını belirtiyorlar. Denemelerimizde de aynı sonuçları gözlemledik. Örneğin, İstanbul’un Kadıköy ilçesindeki Yeldeğirmeni mahallesinden bir görseli modele gösterdiğimizde, yaklaşık 47 saniyelik bir analiz ve mantık yürütmenin ardından, model görselin çekildiği bölgeyi oldukça doğru şekilde tespit etti.

Modelin bu süreçte yaptığı işlemleri adım adım gözlemleyebiliyoruz. Görseli yakınlaştırıp detaylarını inceliyor, analiz ediyor ve sonunda neden bu bölge olduğunu açıklıyor. Örneğin, görselde yer alan popüler bir kafe ve dev bir duvar resmi, bölgenin tanınmasını kolaylaştıran unsurlar arasında yer alıyor. Ayrıca, daha zor olan görsellerde de yine başarılı tahminler yapabiliyor. Denemelerimizde, bilinen yerler kadar daha az bilinen ve karmaşık bölgeleri de doğru tahmin edebildiğini gözlemledik.

Ancak, bu gelişmiş özelliklerin her zaman kusursuz olmadığını da belirtmek gerekir. Çoğu zaman, model zorlandığında veya görselde yazı, ayırt edici unsurlar bulunmadığında, tahminleri hatalı olabiliyor. Yine de, genel olarak şehir ve bölge tespiti konusunda oldukça başarılı olduğunu söyleyebiliriz. Şu anda, o3 ve o4-mini modellerinin yalnızca ücretli ChatGPT abonelerine erişilebilir olduğunu ve ücretsiz versiyonların henüz bulunmadığını da hatırlatalım.

Güvenlik ve Etik Endişeler

Bu gelişmiş özellikler, etkileyici olduğu kadar endişe verici olabilecek potansiyele de sahip. Kötü niyetli kişiler, bu teknolojiyi kullanarak sadece bir fotoğraf veya görsel aracılığıyla insanların konumlarını tespit edebilirler. Örneğin, bir Instagram hikayesine veya başka bir sosyal medya paylaşımına atılmış görsele dayanarak, kişinin nerede olduğunu öğrenmek mümkün hale geliyor. Bu durum, kişisel gizlilik ve güvenlik açısından ciddi riskler barındırmaktadır.

OpenAI ve diğer teknoloji geliştiricileri, bu tür potansiyel tehlikelerin farkında olup, önleyici tedbirler alıp almayacakları konusunda henüz net bir adım atmamışlardır. Bu nedenle, kullanıcıların ve toplumun bu teknolojiyi kullanırken dikkatli olması büyük önem taşımaktadır. Güvenlik açıkları ve etik sorunlar göz önüne alındığında, bu tür gelişmiş yapay zekâ araçlarının sorumlu bir şekilde kullanılması ve denetlenmesi gerekmektedir.

Özetle, yapay zekanın görsel analiz yetenekleri büyük bir ilerleme kaydetmiş olsa da, beraberinde getirdiği riskleri de unutmamak ve dikkatli olmak büyük önem taşımaktadır.

Kaynak: Webtekno