面對這一挑戰(zhàn),部分驗證碼開始采用“AI對抗AI”的邏輯進行技術(shù)升級,另一些則轉(zhuǎn)變底層邏輯,從過去的“看你有幾分像機器”轉(zhuǎn)向“看你有幾分像人”。例如,Google于2018年推出的reCAPTCHA V3無需用戶接受測試或主動操作,而是通過用戶上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)來判斷訪問者是否為人類。雖然驗證碼變得更加友好,但用戶也不得不讓渡個人數(shù)據(jù)。
驗證碼不僅用于安全防護,還在無形中訓(xùn)練了AI。路易斯·馮·安曾計算,全體人類每天約耗費50萬小時輸入驗證碼,而一個人80歲的人生總時長不過70萬小時。為了使這些時間變得有價值,他在2007年創(chuàng)建了reCAPTCHA,利用驗證碼形式彌補光學字符識別(OCR)技術(shù)缺陷,并助力《紐約時報》完成了自1851年以來1300萬篇文章的數(shù)字化。
2009年,谷歌以大約2780萬美元收購了reCAPTCHA,支持其圖書和新聞檔案搜索等大型文本掃描項目。此后,谷歌進一步拓展技術(shù)應(yīng)用場景,依托街景圖像資源讓用戶識別門牌號等信息,相關(guān)數(shù)據(jù)也被用于訓(xùn)練Waymo自動駕駛技術(shù)等AI模型。
據(jù)研究人員估算,在2009年后的13年里,用戶在輸入谷歌驗證碼上共計消耗了8.19億小時,按美國聯(lián)邦最低工資7.5美元/時計算,這相當于谷歌省下了至少61億美元的工資。此外,還有一些公司和研究機構(gòu)公開了帶有人工標注的驗證碼圖像數(shù)據(jù)集,供開發(fā)者和研究人員訓(xùn)練、測試AI模型。
國內(nèi)也有類似案例,如騰訊與深圳大學聯(lián)合推出的“MedCAPTCHA醫(yī)學圖像驗證碼”,通過驗證碼形式將臨床上真實的脫敏醫(yī)學圖像開放給公眾標注,推動AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展。
20年前,路易斯·馮·安認為,驗證碼與AI的發(fā)展是一種“雙贏”局面:如果驗證碼未被攻破,則有效保障了網(wǎng)站安全;反之,則意味著人工智能取得了進步。然而,如今在這場人與機器的博弈中,人的意愿在哪里體現(xiàn)?這真的是一舉多得的好事嗎?
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