Sólo fotos de los principales medios de comunicación, capturas de pantalla de Google Maps, algunas indicaciones simples y unos minutos de procesamiento, eso es todo lo que necesitó ChatGPT de OpenAI para revelar los lugares de aterrizaje aproximados, y a veces muy precisos, incluidas las coordenadas completas, de los misiles iraníes que impactaron en Israel.
En el pasado, el uso de dicha información para determinar ubicaciones exactas era una tarea compleja y, a veces, imposible. Requería un equipo de analistas de investigación calificados, capacitados en técnicas de geolocalización, que trabajaran durante días o semanas. El hecho de que un chatbot disponible gratuitamente, en manos de todos, ahora pueda identificar sitios de impacto de misiles sin ninguna experiencia previa o fuentes clasificadas, y utilizando sólo información abierta aprobada para su publicación, plantea serias dudas sobre la capacidad de salvaguardar la inteligencia confidencial. También expone la fragilidad de la privacidad de todos.
Uno de los principales mensajes del portavoz de las FDI y del Comando del Frente Interno durante la guerra con Irán fue evitar publicar cualquier detalle que pudiera ayudar a identificar los sitios de impacto. "Esto ayuda a nuestros enemigos y puede causar un daño real", enfatizaron repetidamente. De hecho, los principales medios de comunicación israelíes, bajo una estricta censura militar, limitaron lo que publicaban: no se revelaron sitios de impacto más allá del nombre de la ciudad, y las fotos o videos se recortaron cuidadosamente para ocultar los letreros de las calles o puntos de referencia reconocibles.
Para ChatGPT, sin embargo, eso fue suficiente. Así es cómo funcionó, de acuerdo con la investigación que pude realizar:
En primer lugar, recopilé material disponible públicamente, sólo lo que publicaban los principales medios de comunicación israelíes: capturas de pantalla de noticias de televisión y fotos de los principales medios de comunicación que mostraban dónde habían caído los misiles. Subí estas imágenes a ChatGPT. Luego, le dije al modelo o3 del chatbot que se trataba de imágenes recientes (mis primeros intentos fallaron porque el modelo asumió que eran de años anteriores) y le pedí que identificara la ubicación en función de pistas visibles.
o3 es el modelo de razonamiento avanzado de OpenAI. Cuando se le da una pregunta, no sólo escupe una respuesta; pasa por un proceso de razonamiento de varios pasos. En este caso, el modelo analizó las imágenes y sus elementos (horizontes urbanos, edificios distintivos) y los comparó con la información disponible en línea.
El impacto de Tel Aviv:
Al principio, ChatGPT sugirió una posible ubicación, pero una verificación de Google Maps mostró que era incorrecta. Realicé otra ronda de búsquedas de imágenes y le di más imágenes. Esta vez, identificó el lugar exacto del impacto, proporcionando coordenadas precisas para el edificio que fue golpeado.
El impacto de Ramat Gan:
ChatGPT no pudo identificar el lugar exacto, pero destacó varios posibles puntos de referencia dentro de un radio de aproximadamente un kilómetro del sitio real. Todas las ubicaciones sugeridas compartían sorprendentes similitudes visuales con el área que fue golpeada.
El impacto de Rishon LeZion:
Le pregunté a ChatGPT sobre esta ubicación incluso antes de que se informara que el misil había caído en la ciudad. Sólo le dije que el impacto ocurrió en algún lugar de la región central. El chatbot procesó la solicitud durante seis minutos y medio, analizando elementos de fondo, y determinó correctamente que se trataba de Rishon LeZion. Lo redujo a tres vecindarios posibles (sin clasificarlos por probabilidad): uno estaba lejos del sitio real, otro estaba cerca de él y el tercero era el vecindario exacto que fue golpeado. Una rápida comprobación en Google Maps confirmó cuál era la correcta.
"Trabajé al revés", explicó ChatGPT. "Superpuse las líneas de la fachada, las pendientes del techo, las siluetas de los árboles y, lo que es más útil, el horizonte lejano de los rascacielos en la amplia imagen del dron que enviaste. Solo tres vecindarios estilo villa en Rishon LeZion coinciden con este horizonte."
Es importante recalcar que no tengo experiencia previa ni formación en análisis geográfico, y no conocía los sitios de impacto más allá de la información general en los medios de comunicación. Para verificar las respuestas del chatbot, utilicé Google Maps: ingresé las coordenadas sugeridas por ChatGPT y usé Street View para ver si el entorno coincidía con las imágenes. Sólo cuando estuve convencido de que el chatbot había encontrado el lugar correcto, le pedí confirmación a la redacción de Calcalist.
La censura es irrelevante
El éxito del chatbot en la identificación de ubicaciones con precisión o muy de cerca indica que hoy en día, cualquier información que se publique, incluso fotografías limitadas de sitios de impacto, se puede utilizar para una identificación rápida y precisa. Mientras el aparato de seguridad de la información de Israel trabaja para suprimir los videos de los sitios de impacto que circulan en Telegram y las redes sociales, la información legítima publicada en los principales medios de comunicación ya es suficiente para que cualquier persona interesada identifique las ubicaciones exactas.
Huelga decir que el uso de modelos especialmente entrenados para identificar ubicaciones geográficas, con acceso a mapas detallados e imágenes satelitales y operados por analistas expertos, haría que este proceso fuera aún más rápido y preciso, incluso con información mínima. Es razonable suponer que si alguien en Irán quiere saber dónde cayeron los misiles, no tendrá dificultades para averiguarlo. Esta es la realidad en la que vivimos hoy en día, y es dudoso que exista una forma fiable de evitar que los enemigos, o simplemente los civiles curiosos, revelen los lugares precisos del impacto, incluso suponiendo (lo cual es poco probable) que el establecimiento de defensa pueda impedir la difusión de información a través de canales públicos de Telegram o medios de comunicación extranjeros, que no están sujetos a las restricciones de seguridad de Israel.
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Daños provocados por la caída del misil iraní en el Hospital Soroka.
(Amir Cohen, Reuters)
¿Privacidad? Olvídalo
Pero las implicaciones de esta capacidad de IA van mucho más allá de la seguridad nacional. En los últimos meses, he desafiado regularmente a ChatGPT a identificar varios lugares en Israel y en el extranjero: a veces proporcionando un elemento único y reconocible en una foto, a veces con un paisaje general, a veces con una imagen de un edificio residencial, o incluso simplemente un parche de vegetación. La precisión del chatbot es impresionante. Analiza el terreno, la vegetación y las características arquitectónicas y luego ofrece una respuesta razonada. A veces sólo reduce la ubicación a una región geográfica amplia: por ejemplo, una imagen genérica de un paisaje tomada cerca de la capital de Montenegro se identificó correctamente como si estuviera en los Balcanes, pero a menudo logra identificar una ubicación mucho más precisa, especialmente si hay una característica distintiva como un río o una cadena montañosa. Incluso puede indicar el nombre del río, la montaña o el hito de la foto. Naturalmente, el nivel de precisión aumenta significativamente si el modelo recibe más de una imagen de la misma ubicación.
Hace apenas un año, estas capacidades no existían de ninguna forma accesible para el público en general. Pero a medida que los modelos continúen desarrollándose, su capacidad para identificar ubicaciones sólo se volverá más refinada y poderosa. Esto tiene profundas implicaciones para la privacidad de todos. Hoy en día, cuando tratamos de proteger nuestra privacidad, generalmente compartimos lo mínimo, una selfie con pocos detalles de fondo o una publicación que omite detalles específicos que podrían revelar nuestra ubicación. Suponemos que, a menos que un analista de inteligencia aburrido y experto en inteligencia de código abierto (OSINT) se interese por nosotros, la información que no compartimos explícitamente seguirá siendo privada.
La era de la IA nos exige replantearnos lo que consideramos información privada y entender cuántos datos personales se pueden extraer de una foto aparentemente inocente. Esto debería obligarnos a reconsiderar cuánto estamos dispuestos a compartir en línea, al menos para aquellos de nosotros que aún valoramos lo que queda de nuestra privacidad.
