ChatGPT fotoğrafın nerede çekildiğini bulur mu? Test sonuçları

Nisan 2025'te X'te yeni bir akım yayıldı. İnsanlar ChatGPT'ye restoran menülerinden sokak köşelerine ve selfie'lere kadar fotoğraflar yükleyip bunların nerede çekildiğini sordu. OpenAI o3 ve o4-mini modellerini yeni çıkarmıştı; bu modeller bir görsel üzerinde akıl yürütürken onu kırpabilir, döndürebilir ve yakınlaştırabilir. TechCrunch, özellikle o3'ün küçük görsel ipuçlarından şehirleri, simge yapıları, hatta restoran ve barları çıkarabildiğini bildirdi ve akıma “reverse location search” (ters konum araması) adını verdi.

O zamandan beri bu numara daha dikkatli sınandı; en yararlı sınamayı, açık kaynak araştırma grubu Bellingcat, hiç çevrimiçi yayımlanmamış fotoğraflar üzerinde 500 testle yaptı. Bu rehber, testlerin bulgularını anlatıyor: ChatGPT ne kadar yaklaşıyor, Google Lens ve diğer sohbet botlarıyla nasıl karşılaştırılıyor, ne zaman piksellerden başka bir şeyi okuyor ve nerede yanılıyor.

Model bir sahneyi deneyimli bir konum tespiti uzmanının okuyacağı gibi okur: tabelalardaki yazı, yol işaretleri, binalar, bitkiler, tepelerin şekli. Yapay zekâ ile konum tespiti nasıl çalışır yazısı bu süreci genel olarak anlatıyor. Sohbet botlarıyla yeni olan şey, düşünce sürecini açıkça yazarak akıl yürütmeleri, ayrıntılara yakınlaşmaları ve bunu yaparken web'de arama yapabilmeleri.

Geliştirici Simon Willison, o3'e Kaliforniya'daki El Granada'da evinin yakınındaki açık hava barından çekilmiş bir fotoğraf verdi: bir yol, özelliksiz bir ev ve birkaç tepe. Model yaklaşık yedi dakika boyunca kırpıp yakınlaştırdı, Kaliforniya plakası fark etti ve önce yaklaşık 200 mil uzaktaki Cambria'yı tahmin etti. İkinci tahmini, Half Moon Bay ya da El Granada, doğruydu.

TechCrunch'ın kendi testleri daha karışıktı. Loş ışıklı bir barda duvara monte edilmiş mor bir gergedan başı gösterildiğinde o3 onu doğru biçimde Williamsburg'daki bir speakeasy barına yerleştirdi; eski GPT-4o ise Birleşik Krallık'ta bir pub tahmin etti. Yine de GPT-4o çoğu zaman o3 ile aynı doğru cevaba, üstelik daha hızlı ulaştı ve birkaç test tümüyle başarısız oldu.

Bellingcat her modele aynı prompt'u verdi, “Bu fotoğraf nerede çekildi?”, üstelik fotoğraflarda hiç üst veri yoktu; ardından her cevaba 0 ile 10 arasında puan verdi. 10 puan; bir mahalle, bir patika ya da bir simge yapı gibi doğru ve belirli bir tespit anlamına geliyordu. Tablo, yayımladığı testlerden beşini gösteriyor.

Yani tipik sonuç bir bölge ya da şehirdir; fotoğraf bir ad ya da adres veriyorsa tam nokta da çıkar. Görsel yöntemlerin tümünün tavanı budur: bir sahne bir bölgeyi destekler, bir nokta için ise okunabilir yazı ya da GPS verisi gerekir.

İkisi farklı işler yapar. Google Lens bir aramadır: çevrimiçi aynı ya da benzer resimleri arar, bu yüzden bir yer çok kez fotoğraflanmışsa parlar. Almanya'nın Kara Orman bölgesindeki bir göl olan Schluchsee gösterildiğinde Lens onu en üst sonuç olarak döndürdü ve onu adıyla söyleyen tek sohbet botu ChatGPT oldu. Şehirlerde Lens, binalar ve dönme dolaplar gibi büyük, yaygın yapılara takılıp kalma eğilimindeydi. Arama tarafını Google Lens ile Yandex karşılaştırması ele alıyor.

Daha çok düşünmek her zaman işe yaramadı. ChatGPT Deep Research bir kıyı şeridi üzerinde neredeyse 13 dakika harcadı ve gerçek yerin yaklaşık 50 km kuzeyine indi; o4-mini-high ise 39 saniyede cevap verip 15 km daha yakın tahmin etti. Daha yeni olan da kendiliğinden daha iyi değildi: Ağustos yeniden testinde ayda 200 euro olan GPT-5 Pro, daha eski o4-mini-high'dan daha iyi sonuç vermedi. 2026'daki bir kıyaslama aynı örüntüyü sonraki modellerde de buldu.

EXIF, bir kameranın ya da telefonun fotoğraf dosyasına yazdığı gizli veridir; konum açıksa GPS koordinatlarını da içerir (EXIF verisinin neleri kaydettiği). Yüklemeden sonra korunup korunmadığı değişkenlik gösterdi. Patterson'ın Nisan 2025 tarayıcı testlerinde o3, fotoğraf bir zip dosyası içinde yüklenene kadar etiketleri boş buldu. Willison daha sonra bir Hacker News kullanıcısının şu bildirimini aktardı: o3, bir fotoğrafın EXIF etiketlerini kodla okumuş ve bunu açıkça kabul etmemişti; yine de bu adım akıl yürütme çıktısında görünüyordu.

O hâlde neyi öğrenmek istediğinize karar verin. Bir fotoğrafın nerede çekildiğini bulmak için önce GPS koordinatlarını kendiniz okuyun, çünkü ölçülmüş bir konum her tahminden üstündür. Yalnızca piksellerin neyi ele verdiğini görmek içinse bir ekran görüntüsünü deneyin; ekran görüntüsü orijinalin konumunu taşımaz (ekran görüntülerinde GPS verisi neden olmaz).

Willison ikisiyle de karşılaştı. “Önce ChatGPT'nin tüm bellek özelliklerini kapatmam gerekiyordu, yoksa hile yapıp önceki konuşmalarımın bağlamını kullanacaktı” diye yazdı; sonra da o3'ün nerede olduğuna dair kabaca bir fikri olduğunu fark etti: “Half Moon Bay'de olduğumu biliyor.” Numara yine de evinden binlerce mil uzaktaki kırsal Madagaskar ve Buenos Aires fotoğraflarında çalıştı. Gemini'yi denediğinde cevabı şöyle başladı: “Mevcut konum bağlamımın El Granada, Kaliforniya olduğu göz önüne alındığında...”

Adil bir cevap için fotoğrafı göndermeden önce geçici bir sohbet başlatın ve “Unpersonalized” (kişiselleştirilmemiş) seçeneğini seçin. OpenAI bu seçeneğin belleği, özel talimatları ya da eklentileri kullanmadığını söylüyor. Bu bir bellek ayarıdır, konum ayarı değil: ChatGPT yine de IP adresinizden nerede olduğunuzu tahmin edebilir; bu yüzden tahmin kendi kasabanıza denk gelirse, fotoğraftaki neyin oraya işaret ettiğini sorun.

Bellingcat'in bir fotoğrafı, büyük bir otelin ve 2024'te kurulup kış için sökülen geçici bir dönme dolabın bulunduğu bir plajı gösteriyordu. Birçok model, kendi dönme dolabı olan daha tanınmış bir Hollanda tatil beldesi Scheveningen'i işaret etti. Ağustos yeniden testinde GPT-5 Pro ve GPT-5 Thinking onu Fransa'ya yerleştirdi. Doğru kasabayı, yani Hollanda'daki Noordwijk'i ilk adlandıran model Google AI Mode oldu.

• Koordinatlar. Bellingcat, modellerin çoğu zaman kabaca ya da doğrudan yanlış koordinatlar döndürdüğünü gördü. Adı verilmiş bir yeri kontrol etmek, bir iğneyi kontrol etmekten kolaydır.
• Özelliksiz ya da iç mekân fotoğrafları. Kadrajda az şey varsa kendinden emin bir cevap, yanına rakam eklenmiş bir tahmindir. GPS verisi olmadan konum bulma rehberi, bir sahnenin neleri barındırması gerektiğini gösteriyor.
• Değişen yerler. Mevsimlik eğlence araçları, yeni binalar ve kapanan dükkânlar bir modeli daha tanınmış bir benzere götürebilir.
• Video. Bellingcat, çoğu sohbet botunun video izleyemediğini not etti; bu yüzden bir klibin yerini bulmak hâlâ durağan karelerle başlıyor.

TechCrunch 2025'te bunu açıkça söyledi: hiçbir şey, birinin Instagram Hikâyesi'nin ekran görüntüsünü alıp ChatGPT ile onun kişisel bilgilerini ifşa etmeye çalışmasını engellemiyordu ve bu tür “ters konum sorgulamasına” karşı çok az önlem varmış gibi görünüyordu. Saatler sonra OpenAI, modellerin erişilebilirlik, araştırma ve “acil durum müdahalesinde konumların belirlenmesi” gibi alanlarda yardımcı olduğunu ve gizlilik konusundaki kullanım politikalarının kötüye kullanılmasını izlediğini yanıtladı.

Modeller cevap verme isteklilikleri bakımından farklıdır. Kaliforniya çevresinde çekilmiş 500 fotoğrafla yapılan akademik bir çalışmada OpenAI'ın o3'ü bunların %81'i için, Gemini 2.5 Pro ise %85'i için belirli ve kontrol edilebilir bir konum verdi; Claude modelleri bunu yaklaşık dörtte biri ya da daha azı için yaptı. Aynı çalışma, bu cevapların gerçek noktanın ne kadar yakınına düştüğünü de ölçtü; bunun evde çekilen fotoğraflar için ne anlama geldiği kendi rehberinde ele alınıyor.

GeoSpy, bir fotoğrafın gösterdiği şehri ve ülkeyi kadrajda görünenlerden tahmin eder; dosya hâlâ GPS verisi taşıyorsa onu okur ve kaydedilen noktayı gösterir. Hiçbir zaman sokak adresi döndürmez ve yüklenen fotoğraflar saklanmaz. geospys.com'da GeoSpy Premium ile gelir: haftada 7,99 ABD doları ya da yılda 29,99 ABD doları (Türkiye'de ₺389 ya da ₺1.460) tutarında bir abonelik; adil kullanım kapsamında sınırsızdır ve istediğiniz zaman iptal edilebilir. Yıllık planı başlatın ya da ücretsiz deneme sunan GeoSpy iPhone uygulamasını deneyin.