嗯...今天要來聊一個，我自己覺得蠻有趣的東西。就是...你在網路上看到一張照片，可能是風景，也可能是某個街角，然後心裡就一直想...這到底是在哪裡拍的？
以前啊，要找出這答案，真的就是大海撈針。但現在有 AI 了嘛，很多人就想說，是不是把圖丟給 AI 就搞定了？嗯...對，也對，也不對。這中間有點...眉角。
重點一句話
老實說，AI 真的很會幫你開個頭，給你一個方向，但...要走到終點，找到那個最精準的位置，最後一哩路通常還是要靠你自己走。這就是所謂的「混合模式」。
為什麼圖片定位這件事，現在變得很重要啊？
這幾年社群媒體...你知道的，假消息、假新聞滿天飛。一張照片可能被亂配文字，就變成一個完全不一樣的故事。所以，能夠查證一張照片的原始拍攝地點，就變成一種...嗯，算是對抗假資訊的基本功吧。
不只是打假，很多公開來源情報（OSINT）的調查，也是靠這個來追查線索。從揭穿騙局到協助犯罪調查，都有它的影子。但說真的，這東西...急不得。它需要耐心，像在玩一個超大的拼圖遊戲。
以前我們這些...算是業餘愛好者吧，就是土法煉鋼。開一堆視窗，Google Maps、衛星圖、然後用關鍵字慢慢搜。你知道嗎，當年馬航 MH370 失蹤的時候，有個叫 Digital Globe 的公司，他們就調了兩顆衛星去拍疑似失事的區域，然後把幾十萬張照片放到一個叫 TOMNOD 的平台上，讓全世界的網友一起幫忙看。這算是...很早期的人機協作吧，用人海戰術去過濾機器拍回來的東西。
後來當然也出了一些好用的工具，像是 Bellingcat 他們那個 Open Street Map 工具，你輸入一些地景特徵，它就能幫你縮小範圍，到現在還是很準。Bellingcat 算是這個領域的權威了，他們很多調查報告都超精彩。
怎麼做：我自己的混合模式工作流
好，那現在有了 GPT-4o、Gemini 這些強大的 AI，整個流程可以更順。但就像我說的，不能完全依賴它。我自己摸索出一個...嗯，算是固定的流程吧，分享給你們參考。
第一步：先讓 AI 當你的免費顧問
拿到一張照片，先別急著自己找。直接把它丟給 AI，像是 ChatGPT 或 Google 的 Gemini。然後用一個很直接的 Prompt，不用太花俏。大概像這樣：
請分析這張圖片的地理位置線索。
幫我找出裡面的地標、街景、建築風格、車牌、植物或任何環境特徵。
根據這些線索，推測幾個可能的地點，並說明你的理由。這一步的重點不是要 AI 給你正確答案，而是要它幫你「看」東西。它可能會看到一些你第一眼忽略的細節。
第二步：從 AI 的胡說八道裡提煉關鍵字
AI 很常...一本正經地胡說八道。它可能會說「根據這個櫻花樹，這可能在日本」，但那明明是台灣也很常見的山櫻花。所以，你要做的是把它回覆裡的「名詞」都抓出來，當成候選關鍵字。例如：「哥德式建築」、「紅色消防栓」、「綠色屋頂」、「Cobblestone（鵝卵石街道）」、「路牌上的 cyrillic 字母」之類的。
第三步：帶著關鍵字，回到 Google Maps 手動驗證
現在你有了一堆線索，就可以開始真正的偵探工作了。打開 Google Maps 和它的街景服務，開始組合這些關鍵字搜尋。
這一步就是經驗所在了。比如說，AI 說照片裡的建築風格像歐洲，但你看到旁邊的冷氣機室外機樣式...嗯，這很亞洲。這就是 AI 看不出來的「在地知識」。又或者，AI 辨識出是繁體中文，但它分不出來台灣跟香港的招牌用字、排版風格有什麼細微差別。但我們一看就知道，對吧？這就是我們比 AI 強的地方。
第四步：用專業工具做最後確認
當你把範圍縮小到一個城市甚至一條街之後，就可以用更專業的工具來比對。像是前面提到的 Bellingcat 工具，或是有些網站可以查全世界的電線桿、人孔蓋樣式...對，就是這麼細。當你能在街景上找到跟照片裡一模一樣的塗鴉、裂縫或店家招牌時，那種成就感，真的很棒。
純手動 vs. 純 AI vs. 混合模式，哪個好？
為了讓大家更清楚，我弄了個簡單的比較表。這完全是我自己的感覺啦。
| 方法 | 優點 | 缺點 | 我自己是覺得... |
|---|---|---|---|
| 純手動分析 | 準確度最高，能注意到 AI 忽略的文化細節。 | 超花時間...真的。如果圖片線索很少，會找到懷疑人生。 | 適合那種...時間很多，而且把這當成解謎遊戲在享受的人。 |
| 純依賴 AI | 速度快到不行，幾秒鐘就有方向。有時候運氣好，直接命中。 | 非常不可靠。它會幻想出不存在的細節，然後把你帶到完全錯誤的地方。 | 只適合拿來...嗯，快速過濾大量圖片，找出「可能」有關的。千萬別全信。 |
| 混合模式 (AI + 手動) | 效率和準確度的最佳平衡點。AI 幫你省下前期的力氣。 | 還是需要花時間做人工驗證。你需要學會判斷 AI 何時在鬼扯。 | 目前來說，我自己認為這是最實用、最可靠的工作方式。讓 AI 當你的助理，你當總編輯。 |
AI 也會踢到鐵板：這些情況下它通常會失靈
AI 不是萬能的，有些情況下你餵給它圖片，它也只會跟你說「無法辨識」。
- 線索太少：一片天空、一塊草地、一面白牆...這種照片，神仙也難救。
- 畫質太差或光線太暗：人都看不清楚了，就別為難 AI 了。它需要清晰的邊緣和細節來做判斷。
- 場景太過通用：一個看起來很普通的辦公室、一間連鎖飯店的房間...這種在全世界都長得差不多的地方，AI 很難定位。
- AI 的「幻覺」：這點最麻煩。有時候 AI 會「看到」不存在的東西。它可能把牆上的一塊污漬，辨識成某個品牌的 Logo，然後把你導向錯誤的方向。所以交叉驗證才這麼重要。
想練功？可以去這些地方玩玩
說了這麼多，其實最好的學習方式就是...實際去玩。真的，玩幾次你就有感覺了。
在 X (以前的 Twitter) 上，你可以去搜 #osintchallenge 這個標籤。會有很多高手或社群出題目，就是貼一張照片，讓大家比賽誰先找到地點。雖然沒獎品，但可以跟全世界的偵探們切磋，蠻酷的。
如果你想玩更專業、更像真實案件的，可以去 TryHackMe 或 Hack The Box 這類資安學習平台，它們上面都有很多 OSINT 相關的挑戰，其中圖片定位就是一個大宗。蠻推薦的。
總之，有了 AI 這個新玩具，圖片定位這件事變得比以前親民多了。雖然它還不完美，但已經是個...嗯，非常強大的起點了。
換你說說看：
如果今天你看到一張很想知道在哪拍的照片，你會選擇先丟給 AI 看看，還是相信自己的眼睛，直接開始當柯南呢？在下面留言分享你的想法吧！
