人類(lèi)發(fā)明的驗(yàn)證碼原本是為了防止AI濫用，但如今這些驗(yàn)證碼變得如此復(fù)雜，以至于連人類(lèi)自己都難以應(yīng)對(duì)。陳祥在商場(chǎng)停車(chē)場(chǎng)付費(fèi)準(zhǔn)備離開(kāi)時(shí)，遇到了一個(gè)讓他幾乎崩潰的驗(yàn)證碼：畫(huà)面中的文字歪歪扭扭，辨認(rèn)起來(lái)非常費(fèi)勁，再加上后面車(chē)輛的催促，讓他更加焦慮。

這種情況并非個(gè)例。一位網(wǎng)友表示：“每次評(píng)論都要驗(yàn)證一次，我真的受夠了?！绷硪晃痪W(wǎng)友則調(diào)侃道：“這個(gè)驗(yàn)證碼設(shè)計(jì)得好像生怕有人能點(diǎn)對(duì)?！?/p>

我們測(cè)試了各大網(wǎng)站和APP，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在的驗(yàn)證碼越來(lái)越復(fù)雜，考驗(yàn)的內(nèi)容也五花八門(mén)。早在2010年，斯坦福大學(xué)的一項(xiàng)研究顯示，普通用戶(hù)平均需要9.8秒才能解決一個(gè)圖像驗(yàn)證碼，而語(yǔ)音驗(yàn)證碼則需要28.4秒。到了2024年，一項(xiàng)關(guān)于用戶(hù)對(duì)驗(yàn)證碼感知的研究表明，在近150位被調(diào)查者中，只有35%的人總能一次性通過(guò)驗(yàn)證碼，而46%的人會(huì)在多次失敗后放棄使用網(wǎng)站。

驗(yàn)證碼為何越來(lái)越復(fù)雜？主要是因?yàn)榻^大多數(shù)驗(yàn)證碼都能被AI破解。驗(yàn)證碼的設(shè)計(jì)初衷是基于一個(gè)人工智能問(wèn)題，由多鄰國(guó)創(chuàng)始人路易斯·馮·安及其團(tuán)隊(duì)在2000年為幫助雅虎抵御垃圾郵件攻擊而設(shè)計(jì)。他們通過(guò)扭曲字符來(lái)區(qū)分人類(lèi)與機(jī)器，這就是驗(yàn)證碼的雛形。

然而，從扭曲字符到點(diǎn)擊圖像，從簡(jiǎn)單算術(shù)題到滑塊拼圖，再到近幾年的行為驗(yàn)證，無(wú)論驗(yàn)證碼如何變化，幾乎都沒(méi)扛過(guò)幾年就被破解了。2023年的一項(xiàng)研究表明，無(wú)論是文本驗(yàn)證碼、圖像識(shí)別、點(diǎn)擊任務(wù)還是滑動(dòng)拼圖，AI在破解速度和準(zhǔn)確率上都全面碾壓人類(lèi)。例如，在處理文本類(lèi)驗(yàn)證碼時(shí)，人類(lèi)耗時(shí)15.3秒，最高正確率為84%；而機(jī)器人僅需0.9秒，最高正確率便達(dá)99.8%。

面對(duì)這一挑戰(zhàn)，部分驗(yàn)證碼開(kāi)始采用“AI對(duì)抗AI”的邏輯進(jìn)行技術(shù)升級(jí)，另一些則轉(zhuǎn)變底層邏輯，從過(guò)去的“看你有幾分像機(jī)器”轉(zhuǎn)向“看你有幾分像人”。例如，Google于2018年推出的reCAPTCHA V3無(wú)需用戶(hù)接受測(cè)試或主動(dòng)操作，而是通過(guò)用戶(hù)上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)來(lái)判斷訪(fǎng)問(wèn)者是否為人類(lèi)。雖然驗(yàn)證碼變得更加友好，但用戶(hù)也不得不讓渡個(gè)人數(shù)據(jù)。

驗(yàn)證碼不僅用于安全防護(hù)，還在無(wú)形中訓(xùn)練了AI。路易斯·馮·安曾計(jì)算，全體人類(lèi)每天約耗費(fèi)50萬(wàn)小時(shí)輸入驗(yàn)證碼，而一個(gè)人80歲的人生總時(shí)長(zhǎng)不過(guò)70萬(wàn)小時(shí)。為了使這些時(shí)間變得有價(jià)值，他在2007年創(chuàng)建了reCAPTCHA，利用驗(yàn)證碼形式彌補(bǔ)光學(xué)字符識(shí)別（OCR）技術(shù)缺陷，并助力《紐約時(shí)報(bào)》完成了自1851年以來(lái)1300萬(wàn)篇文章的數(shù)字化。

2009年，谷歌以大約2780萬(wàn)美元收購(gòu)了reCAPTCHA，支持其圖書(shū)和新聞檔案搜索等大型文本掃描項(xiàng)目。此后，谷歌進(jìn)一步拓展技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景，依托街景圖像資源讓用戶(hù)識(shí)別門(mén)牌號(hào)等信息，相關(guān)數(shù)據(jù)也被用于訓(xùn)練Waymo自動(dòng)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(hù)在輸入谷歌驗(yàn)證碼上共計(jì)消耗了8.19億小時(shí)，按美國(guó)聯(lián)邦最低工資7.5美元/時(shí)計(jì)算，這相當(dāng)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(jī)構(gòu)公開(kāi)了帶有人工標(biāo)注的驗(yàn)證碼圖像數(shù)據(jù)集，供開(kāi)發(fā)者和研究人員訓(xùn)練、測(cè)試AI模型。

國(guó)內(nèi)也有類(lèi)似案例，如騰訊與深圳大學(xué)聯(lián)合推出的“MedCAPTCHA醫(yī)學(xué)圖像驗(yàn)證碼”，通過(guò)驗(yàn)證碼形式將臨床上真實(shí)的脫敏醫(yī)學(xué)圖像開(kāi)放給公眾標(biāo)注，推動(dòng)AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展。

20年前，路易斯·馮·安認(rèn)為，驗(yàn)證碼與AI的發(fā)展是一種“雙贏”局面：如果驗(yàn)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(jìn)步。然而，如今在這場(chǎng)人與機(jī)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？