핀포인트 PrePIGEON

스탠포드 대학원생 3명이 다양한 사진의 위치를 놀랄 만큼 정확하게 추측할 수 있는 강력한 AI를 만들었다.

PIGEON(이미지 지리적 위치 예측)으로 알려진 AI는 Google 스트리트 뷰에서 훈련을 받았으며 사진이 촬영된 위치를 쉽게 찾아낼 수 있으며 심지어 최고의 인간 "지리학자"보다 한 수 앞서기도 한다.

개발자들은 자신들의 AI가 사진이 촬영된 국가를 95% 정확하게 추측할 수 있으며 일반적으로 실제 위치에서 놀랍게도 25마일 이내라고 주장한다.

그들은 또한 생물학적 조사를 지원하거나 전선이 무너진 도로를 신속하게 식별하는 등 잠재적으로 판도를 바꾸는 응용 프로그램 중 일부에 주목한다.

그러나 매우 유용한 잠재력에도 불구하고 일부 전문가들은 그러한 AI 도구가 잘못된 사람들의 손에 남용될 것을 두려워하여 개인 정보 보호의 악몽처럼 들린다.

미국시민자유연맹(American Civil Liberties Union)의 제이 스탠리(Jay Stanley)는 NPR과의 인터뷰에서 “개인 정보 보호의 관점에서 볼 때 귀하의 위치는 매우 민감한 정보일 수 있다.”라고 말했다.

성공을 추측

학생들은 온라인 게임인 GeoGuessr에서 영감을 얻었다. 이 게임은 플레이어를 Google 스트리트 뷰의 임의의 위치로 데려가 지도에 고정하여 자신이 어디에 있는지 추측하도록 한다.

PIGEON을 만들기 위해 그들은 텍스트를 통해 이미지에 대해 학습하고 스트리트 뷰를 사용하여 훈련시키는 ChatGPT 제작자 OpenAI가 만든 CLIP이라는 신경망을 사용했다.

이 도구를 개발한 스탠포드 학생 중 한 명인 실라스 알베르티(Silas Alberti)는 NPR에 "우리는 약 500,000개의 스트리트 뷰 이미지로 구성된 자체 데이터 세트를 만들었다."라고 말했다. "실제로는 그다지 많은 데이터가 아니었다. [그리고] 우리는 상당히 놀라운 성능을 얻을 수 있었다."

이를 테스트하기 위해 개발자들은 아마도 가장 잘 알려진 지리학자이자 오래된 가족 사진의 위치를 추적하는 것과 같은 업적을 달성하기 위해 정기적으로 입소문을 타는 Trevor Rainbolt와 AI를 대결했다.

그들의 대결을 기록한 YouTube 채널의 동영상에서 PIGEON은 항상 그런 것은 아니지만 정기적으로 Rainbolt를 이겼으며, 이를 시청하면 그것이 작동하는 것이 얼마나 쉬운지 느낄 수 있을 것이다. 개발자들은 AI가 데이터 세트에서 이전에 게임에서 표시한 특정 위치를 본 적이 없다는 점에 주목한다.

나를 찾아보라.

PIGEON의 잠재력이 놀랍다는 것은 의심의 여지가 없으며, 제작에 투입된 적은 예산을 고려하면 더욱 그렇다. 이는 소규모 팀도 강력한 AI 도구를 만들 수 있다는 증거이며, 더 나아가 기술의 무한해 보이는 지평과 이를 안전하게 개발하는 과제를 모두 강조한다.

스탠리(Stanley)는 NPR에 "이것이 학생 프로젝트로 수행되었다는 사실을 보면 Google 등이 무엇을 할 수 있는지 궁금하게 만든다"고 말했다.

스탠리는 이 기술이 더욱 강력해질 수 있다는 정부와 기업의 감시를 두려워한다. 물론 그러한 단체는 이미 우리를 감시하는 데 거의 어려움을 겪고 있지만 스토커는 이러한 도구를 남용하여 온라인에 공유된 사진을 사용하여 자신도 모르게 사람들을 추적할 수도 있다. 그리고 불행하게도 그것은 곧 다가올 AI 시대만큼이나 디지털 시대에 살고 있는 결과이기도 하다.