AI ilustracija
Najnoviji testovi koje je proveo istraživački tim portala Bellingcat pokazali su neočekivanu slabost najnovijeg modela GPT-5 u zadacima geolokacije — tehnologiji koja identificira lokacije prikazane na fotografijama. Iako su naprednije varijante GPT-5 (kao što su “Thinking” i “Pro”) nešto preciznije od osnovnog modela, rezultati su pokazali da je GPT-5 bio znatno lošiji od prethodne verzije, modela o4-mini-high. Najveću preciznost i dalje pokazuje Google AI Mode, koji se temelji na modelu Gemini 2.5.
Kako su provedeni testovi?
Bellingcat je proveo testiranje na 25 fotografija različitih lokacija (gradskih ulica, ruralnih krajolika, teško prepoznatljivih pejzaža), ocjenjujući odgovore AI modela na skali od 0 do 10 — od potpuno netočnog do preciznog geolociranja (uključujući grad, ulicu ili poznato obilježje). U ovom su ciklusu testirani najnoviji modeli: Google AI Mode, GPT-5 u više verzija (standardna, Pro i Thinking), kao i Grok 4. Zbirka slika dodatno je proširena kako bi se osigurala veća objektivnost.
Neočekivani rezultati
- GPT-5 Pro i GPT-5 Thinking pokazali su osjetan pad točnosti u odnosu na prethodni model GPT o4-mini-high. Iako brži u odgovoru, GPT-5 modeli su znatno češće griješili u određivanju lokacije.
- U testu s fotografijom plaže i panoramskog kotača u nizozemskom gradu Noordwijku, stariji modeli barem su pogodili državu, dok su sve verzije GPT-5 pogrešno tvrdile da se radi o lokaciji u Francuskoj.
- Google AI Mode bio je jedini model koji je ispravno identificirao točnu lokaciju s visokom preciznošću.
Što se događa s GPT-5?
Brojni korisnici i istraživači prijavljuju sve češće greške i pad preciznosti modela GPT-5, unatoč njegovoj promociji kao bržeg i sposobnijeg. Čak ni napredna verzija GPT-5 Pro, čija pretplata iznosi oko 200 eura mjesečno, nije pokazala prednost u ovom tipu zadatka u odnosu na prethodne modele.
Širi kontekst i implikacije
Dok GPT-5 nadmašuje konkurenciju u nekim područjima (primjerice kodiranju i analizi teksta), rezultati pokazuju da su mu vizualno-prostorne sposobnosti slabije. Bellingcatov test pokazuje da brzina nije ključna kad se traži točnost, osobito u zadacima poput geolokacije koji su važni za novinarska istraživanja, forenziku i sigurnosne analize. Google AI Mode u ovom se kontekstu nameće kao trenutno najpouzdanije rješenje za precizno prepoznavanje lokacija na temelju slika.
