新趋势：ChatGPT 正被用于识别图片位置
一个令人担忧的新趋势正在浮现：人们开始利用 ChatGPT 识别图片中的具体位置。本周，OpenAI 发布了 o3 和 o4-mini 模型，具备独特的图像“推理”能力。在实际操作中，这些模型能对上传的照片进行裁剪、旋转及放大分析，即便照片模糊或变形也能彻底解析。
结合网络搜索功能，该图像分析能力使其成为强大的定位工具。X 平台用户发现，o3 尤其擅长根据细微视觉线索推断城市、地标乃至餐厅酒吧的具体位置。
哇，完全猜对了，而且连一棵树都没看到。 pic.twitter.com/bVcoe1fQ0Z
— swax (@swax) 2025年4月17日
多数情况下，模型并未依赖历史对话记忆或包含拍摄地点信息的 EXIF 元数据。大量用户在 X 上向 ChatGPT 发送餐厅菜单、街区快照、建筑立面及自拍照，并指令 o3 模拟“GeoGuessr”游戏（一款基于 Google Street View 猜测地点的在线游戏）进行定位。
这是一个有趣的 ChatGPT o3 功能。GeoGuessr！ pic.twitter.com/HrcMIxS8yD
— Jason Barnes (@vyrotek) 2025年4月17日
这引发了潜在的隐私风险。恶意行为者可能截取他人 Instagram Story 并利用 ChatGPT 进行人肉搜索。
o3太疯狂了
我让朋友给我一张随机照片
他给了我一张他在图书馆拍的照片
o3在20秒内就认出来了，而且完全正确 pic.twitter.com/0K8dXiFKOY— Yumi (@izyuuumi) 2025年4月17日
事实上，在 o3 和 o4-mini 发布前此类操作已存在。TechCrunch 对比测试显示，不具备图像推理能力的旧模型 GPT-4o 在地点猜测准确率及速度上反而常优于 o3。但在部分测试中，o3 展现了独特优势：面对昏暗酒吧内紫色犀牛头标本的照片，o3 准确识别出威廉斯堡的一家地下酒吧，而 GPT-4o 误判为英国酒馆。
不过 o3 并非完美无缺。测试中曾出现模型陷入循环无法给出确信答案，或提供错误位置的情况。X 用户也指出，o3 的位置推断结果有时偏差极大。
这一趋势揭示了强推理 AI 模型带来的新兴风险。目前 ChatGPT 似乎缺乏防止此类“反向位置查询”的保障机制，OpenAI 的安全报告也未针对 o3 和 o4-mini 的相关问题进行说明。
太平洋时间晚上 10:19 更新：本文发布数小时后，OpenAI 发言人向 TechCrunch 发送声明：
“OpenAI o3 和 o4-mini 为 ChatGPT 带来了视觉推理能力，提升了无障碍辅助、研究及紧急响应中位置识别等领域的实用性。我们致力于训练模型拒绝提供私人或敏感信息的请求，增加了禁止识别图像中私人个体的保障措施，并积极监控和处理违反隐私使用政策的行为。”