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miércoles | 23 abril | 2025
Una reciente investigación ha puesto de manifiesto una capacidad potencialmente intrusiva de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) como ChatGPT: la posibilidad de inferir la ubicación geográfica donde se tomó una fotografía a partir de la descripción de su contenido.
Este hallazgo, que ha generado preocupación en la comunidad de ciberseguridad y privacidad, revela una nueva dimensión de los riesgos asociados con la inteligencia artificial y la información que compartimos en línea.
La técnica, que no requiere el acceso a metadatos EXIF incrustados en la imagen (que a menudo contienen información de ubicación), se basa en la habilidad del modelo de lenguaje para analizar los objetos, el paisaje, la arquitectura y otros elementos visuales presentes en la descripción de una fotografía.
Al procesar esta información, ChatGPT puede correlacionarla con su vasto conocimiento del mundo, incluyendo datos geográficos y culturales, para realizar conjeturas sobre la posible ubicación. Los investigadores demostraron la eficacia de este truco proporcionando a ChatGPT descripciones detalladas de fotografías.
En muchos casos, el modelo fue capaz de identificar la ciudad, la región o incluso el país donde se había tomado la imagen con un grado de precisión sorprendente. Esta capacidad se basa en la identificación de puntos de referencia característicos, estilos arquitectónicos regionales, tipos de vegetación específicos, o incluso marcas y señales locales que puedan aparecer en la descripción.
Lo inquietante de este descubrimiento radica en las implicaciones para la privacidad. Incluso si los usuarios eliminan conscientemente los metadatos de ubicación de sus fotos antes de compartirlas en línea, la información visual contenida en la imagen en sí misma puede ser suficiente para revelar detalles geográficos sensibles a través de la interacción con un modelo de lenguaje avanzado.
Esta vulnerabilidad podría ser explotada por actores malintencionados para diversos fines, como el doxxing (revelación de información personal identificativa), el seguimiento de individuos a partir de sus publicaciones en redes sociales, o la creación de perfiles detallados de los usuarios basados en sus hábitos de publicación de fotografías.
Es importante destacar que esta técnica no siempre es precisa y su eficacia depende en gran medida de la cantidad de detalles geográficamente relevantes presentes en la descripción de la imagen. Sin embargo, la posibilidad de obtener información de ubicación a partir de una simple descripción textual plantea serias preguntas sobre la privacidad en la era de la inteligencia artificial.
Los expertos en seguridad recomiendan a los usuarios ser conscientes de la información visual que comparten en sus fotografías y de los detalles que proporcionan al describirlas. Aunque eliminar los metadatos sigue siendo una buena práctica, este hallazgo subraya la necesidad de adoptar un enfoque más holístico para proteger la privacidad en línea, considerando no solo los datos explícitos sino también la información implícita que puede extraerse del contenido visual y textual.
Este descubrimiento también plantea desafíos para los desarrolladores de modelos de lenguaje como ChatGPT, quienes deberán explorar formas de mitigar estos riesgos potenciales sin comprometer la utilidad y la capacidad de análisis de sus sistemas.
La conciencia pública sobre estas capacidades y la adopción de prácticas para compartir información más seguras son cruciales para navegar seguros por este nuevo panorama de la privacidad digital.
