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？