ChatGPT GeoGuessr promptu işe yarıyor mu? Test sonuçları

Nisan 2025'te Kelsey Piper, OpenAI'ın yeni o3 modeline bir plaj fotoğrafı verdi. Başka hiçbir soru sormadan model tam yeri söyledi: Kaliforniya'nın Monterey ilçesindeki Marina State Beach. Yorumcular bir hile olduğunu varsaydı. Belki dosya konum verisini hâlâ taşıyordu, belki o3 onun nerede yaşadığını önceki sohbetlerden hatırlıyordu, belki de IP adresinden bulmuştu.

Piper ayrıca zamanla geliştirdiği ve o3'ün performansını belirgin biçimde artırdığını söylediği uzun bir prompt kullanıyordu. Astral Codex Ten blogunu yazan Scott Alexander bunu bir dizi test resminde çalıştırdı; çoğu, hiç çevrimiçi olmamış kendi eski fotoğraflarıydı, üst verileri silinmiş ve eşleştirmeyi zorlaştırmak için ters çevrilmişti. Bir Himalaya zirvesinde çekilmiş, çıplak kayalar ile hayali bir ülkenin bayrağını gösteren bir kare “Nepal, Gorak Shep'in hemen kuzeydoğusu, ±8 km” olarak geri döndü. Bu tam doğruydu.

Prompt, “GeoGuessr promptu” adıyla geniş çapta paylaşıldı ve denemiş birçok kişi etkilenmiş olarak ayrıldı. Bir yıl sonra biri sonunda kontrollü testi yaptı. Ortalamada prompt, o3'ü hiç daha iyi hâle getirmedi.

Scott Alexander bunu Testing AI’s GeoGuessr Genius yazısında eksiksiz olarak yeniden yayımladı. Ana bölümleri:

• Temel kurallar. “Üst veriye bakmak yok. Yalnızca piksellerden (ve izin verilen herkese açık web aramalarından) çalış.” Ayrıca modele kullanıcının IP adresinden çıkarım yapmamasını söyler.
• Ham gözlemler. Renk, doku, gölge açısı ve harf biçimleri gibi, kelimenin tam anlamıyla görülebilen ya da ölçülebilen şeylerden oluşan en fazla on madde; yorum bilinçli olarak geri tutulur.
• İpucu kategorileri. İklim ve bitki örtüsü, yer şekilleri, yapılı çevre, kültür ve altyapı ile ışık.
• Beş aday. Birinci ile beşinci yerin en az 160 km birbirinden uzak olması gereken, sıralı bir kısa liste.
• Çürütme. Öndeki tahmin için onu neyin çürüteceğini açıkça yaz. “Sen bir LLM'sin ve ilk tahminlerin ‘yapışkan’ ve sana aşırı ikna edici geliyor,” diye uyarıyor prompt.
• Kilitleme. Koordinatlar ya da en yakın adlandırılmış yer ile kilometre cinsinden bir belirsizlik yarıçapı.

Hatta bir gölgenin uzunluğundan enlemi tahmin etmek için bir formül bile içerir; bu tekniğin kendi rehberi var. Titiz bir insan coğrafi konum uzmanının kontrol listesi gibi okunur ve çekiciliğinin bir kısmı da budur.

Goedecke'nin kısa promptu o3'e yalnızca fotoğrafın konumunu görsel kanıtlardan bulmasını ve koordinatları, bir güven puanını ve kullandığı ipuçlarını döndürmesini söyledi. Uzun sürüme de aynı cevap biçimi eklendi. İkisi de web araması olmadan OpenAI'ın API'si üzerinden çalıştırıldı; dolayısıyla test, protokolün akıl yürütme adımlarını ölçtü, onun tarif ettiği arama adımlarını değil.

Uzun promptun kazanımları da oldu. Kısa prompt tahmini Avrupa'nın yanlış bir yerine kaydırdığında, uzun prompt bazen onu doğru ülkede tuttu; ayrıca kısa promptun Saint Petersburg dediği bir iç mekân fotoğrafını, Moskova'daki bir alışveriş pasajını, 200 metre içinde buldu. Ama Goedecke'nin raporuna göre zarar veren sapmaları, yarar sağlayanlardan hem sayıca fazlaydı hem ağır basıyordu.

Testin sınırlarını bilin. Tek bir kıyaslamadır ve tek bir kişi tarafından yaklaşık 15 ABD dolarına kuruldu. Fotoğrafların çoğu (200'ün 180'i) Britanya ve İrlanda'yı belgeleyen bir proje olan Geograph'tan, kalanı Wikimedia Commons'tan geldi ve herkese açık fotoğraflar bir modelin eğitim verisinde zaten bulunuyor olabilir. Goedecke hiçbirinde EXIF üst verisi olmadığını kontrol etti ve fotoğrafları ezberlemiş bir modelin daha iyi puan alacağını savunuyor.

Piper promptu, o3'e her hatadan sonra bundan nasıl kaçınabileceğini sorup cevabı eklemek yoluyla oluşturdu. Goedecke'ye göre sorun, bu döngünün promptu olduğundan iyi göstermesi: modeller, belirli bir prompt ayarının işleri iyileştirip iyileştirmediğini sorduğunuzda “neredeyse her zaman ‘evet, bu çok yardımcı oldu’ der.” Bilmenin tek yolunun bir kıyaslama olduğunu yazıyor.

Alexander'ın kendi denemesi, tek tek örneklerin neden yanıltıcı olduğunu gösteriyor. Promptla o3, özelliksiz bir ovayı Texas ve New Mexico'daki doğru 300'e 100 millik bölgeye yerleştirdi, ama bir nokta istendiğinde yaklaşık 110 mil saptı. Kaliforniya'daki bir yurt odasına yalnızca “Amerika Birleşik Devletleri'nde büyük bir devlet üniversitesi kampüsünde bir yurt odası” diyebildi, Michigan'daki bir çimen parçasını Pasifik Kuzeybatısı'na koydu ve Mekong'un kahverengi bir kesitini Ganj sandı. Michigan'daki eski evi Richfield, Minnesota olarak geri döndü.

İnsanlar çarpıcı isabetleri paylaşır. Yüzlerce fotoğraflık bir test, ne kadar ürkütücü olursa olsun, herhangi bir tek ekran görüntüsünden daha fazlasını söyler.

Goedecke, “o3'te onu bu işte iyi yapan her ne varsa, daha yeni modellere aktarılmamış” sonucuna vardı. Gerçekte hangi modeli aldığınız da önemli: Bellingcat'in aktardığına göre GPT-5 geldikten sonra OpenAI, ChatGPT'de o4-mini-high gibi eski modelleri seçme seçeneğini kaldırdı. ChatGPT'nin Google Lens ve diğer sohbet botlarıyla karşılaştırması Bellingcat'in geri kalan sonuçlarını içeriyor.

1. Step 1Önce üst veriyi okuyunDosyada saklanan koordinatlar tahmin değil ölçümdür; bu yüzden her şeyden önce GPS verisini kontrol edin. Sosyal uygulamalardan kaydedilen fotoğraflar bunu genellikle kaybetmiştir.
2. Step 2Temiz bir sohbet başlatınChatGPT'de geçici bir sohbet açın ve ilk mesajdan önce “Unpersonalized” (kişiselleştirilmemiş) seçeneğini seçin; OpenAI bu modun belleği, özel talimatları ya da eklentileri kullanmadığını söylüyor. Bellingcat, hesap geçmişinin cevapları yönlendirebildiğini gördü; ChatGPT yine de IP adresinizden kabaca konumunuzu tahmin edebilir.
3. Step 3En net kopyayı kullanınSonucu küçük ayrıntılar belirler: Bellingcat'in bir testinde tam adres bir posta kutusundaki yazıdan geldi. Sıkıştırılmış bir yeniden paylaşım yerine orijinali yükleyin ve herhangi bir yazının yakın çekim bir kırpmasını ekleyin.
4. Step 4Sade sorun ve kanıt isteyinKısa bir istek, 1.100 kelimelik protokol kadar iyi sonuç verdi. Şunu deneyin: Bu fotoğraf nerede çekildi? Kullandığın görünür ipuçlarını listele, her biri için bir güven düzeyiyle üç aday yer ver ve her birini neyin eleyeceğini söyle. Ek satırlar doğruluğu artırmak için orada değil; size kontrol edecek bir şey verir.
5. Step 5Adayları kendiniz kontrol edinStreet View'da ya da uydu görüntülerinde bir tabela, bir çatı hattı ve bir tepenin biçimi gibi iki üç bağımsız eşleşme arayın. Simge yapılar ve turistik yerler için tersine görsel arama da yapın: Bellingcat'in testlerinde Google Lens bunlarda sohbet botlarının çoğunu geçti ve simge yapı tanıma rehberi bu yolu anlatıyor.
6. Step 6Belirsizliği koruyunBellingcat'in test ettiği her model bir noktada tamamen yanıldı. Cevabın ne kadar kendinden emin olduğunu not edin ve bir sohbet botunun tahminini asla bir kişi hakkında kanıt saymayın.

Aynı sıra, yapay zekâ olsun olmasın her yöntem için geçerli: önce ölçülmüş veri, sonra hipotez, en son doğrulama. Bir fotoğrafın nerede çekildiğini bulmanın dört yolu bunu eksiksiz anlatıyor.

Prompt oyunun adını ödünç alır, kurallarını değil. Özel arazilerden, birinin arka bahçesinden ya da bir arazi gezisinden gelebilecek gerçek fotoğraflar için yazıldı; bunu kendisi de not ediyor. Yapay zekânın en iyi GeoGuessr oyuncularını yenip yenemeyeceği ve turlar arasında pratik için nasıl kullanılacağı kendi rehberinde anlatılıyor.

GeoSpy kadrajda görünenlerden yola çıkar, adres yerine şehir düzeyinde cevap verir ve yüklenen fotoğrafları saklamaz. geospys.com'da analiz GeoSpy Premium ile gelir: haftada 7,99 ABD doları ya da yılda 29,99 ABD doları (Türkiye'de ₺389 ya da ₺1.460), adil kullanım kapsamında sınırsız; istediğiniz zaman iptal edebilirsiniz. Yıllık planı seçin ya da GeoSpy iPhone uygulamasındaki ücretsiz denemeyle başlayın.