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作者 | 張成晨
 來源 | 愛范兒（ID：ifanr）
如需轉(zhuǎn)載請聯(lián)系原出處

「我不是機器人」，本應是不言自明的事情。

但在計算機承認你是人類之前，你可能會被要求點擊包含紅綠燈或人行道的圖像。

當你靠近屏幕瞇起眼睛，思考一個微乎其微的邊角算不算時，你就會知道，這并不像聽起來那么容易。

這種難以自證的感覺，2015 年在 12306 搶票的春運人應該就有領(lǐng)略。

多年過去了，不斷翻新花樣的驗證碼，依然迫使你思考古老的哲學問題——我是誰？

微笑的狗，云做的馬，自證是人更難了

「請點擊每張包含微笑的狗的圖片。」

某創(chuàng)意營銷機構(gòu)創(chuàng)始人 Jared Bauman 最近被驗證碼難住了。他疑惑的是，狗真的會笑嗎？大多數(shù)狗看起來既不高興也不難過，有些在做鬼臉，有些只是張著嘴。

8 月 2 日，他又被要求找出「用云做成的馬」，9 張圖里有 2 張用云做成的大象，他第一次點擊時不幸敗北。

Jared Bauman 意識到了一個嚴重的問題——找出紅綠燈、公交車或煙囪已經(jīng)過時了，驗證碼系統(tǒng)開始設置下一個級別的挑戰(zhàn)了。

這些驗證碼出自 hCaptcha，開發(fā)者稱，它比 Google 的驗證碼系統(tǒng) reCAPTCHA 更注重隱私，只收集最低限度的必要個人數(shù)據(jù)。

而驗證碼為什么會越來越難，還是要從驗證碼是什么，以及 Google 的驗證碼系統(tǒng) reCAPTCHA 是什么說起。

驗證碼（CAPTCHA），全稱是「全自動區(qū)分計算機和人類的公開圖靈測試」。

由于它是用計算機來考人類，而不是標準圖靈測試中那樣由人類來考計算機，所以驗證碼也被視為一種反向圖靈測試。

驗證碼的設計初衷是，保護網(wǎng)站免受有害機器人的侵害，包括傳播惡意軟件、散布虛假賬戶、執(zhí)行 DDoS 攻擊、發(fā)送大量垃圾郵件、竊取用戶信息等。這些機器人本質(zhì)上是一行行自動運行的計算機代碼。

驗證碼創(chuàng)建于 2000 年代初，最早由卡內(nèi)基梅隆大學的幾位計算機科學家開發(fā)。

最初的驗證碼采用了扭曲的文本形式，避免被光學字符識別等計算機程序自動識別，超過了當時計算機可以破譯的程度，但對大多數(shù)人類可讀。

很快，研究人員意識到這項技術(shù)具有區(qū)分人類和機器人之外的潛力，他們開發(fā)了 reCAPTCHA 技術(shù)，讓用戶在填寫驗證碼的過程中將紙質(zhì)檔案數(shù)字化，因為人類可以比計算機更好地破譯老舊文獻中扭曲的字母。

這一階段，用戶必須輸入兩個詞，一個是答案明確的真正測試，另一個是尚未轉(zhuǎn)錄的新詞。通過向世界各地用戶多次顯示相同單詞，reCAPTCHA 便可以自動驗證單詞是否被正確轉(zhuǎn)錄。

這就像互聯(lián)網(wǎng)的一次眾籌，求得你的時間而非金錢?；ヂ?lián)網(wǎng)的神奇之處便在此，在技術(shù)支持下，再創(chuàng)造一些樂趣，你可以利用所有人的一點精力，自然而然聚沙成塔。

2009 年，Google 收購了 reCAPTCHA，并將其用于數(shù)字化 Google 圖書和紐約時報檔案。2011 年，Recaptcha 已經(jīng)完成了整個 Google 圖書檔案、1300 萬篇紐約時報文章的數(shù)字化。2012 年，它每天翻譯大約 1.5 億個單詞。

驗證碼為什么越來越難？

人類沉浸在知識的海洋，機器人也沒有停下學習的腳步。

2014 年，Google 發(fā)布了一個專門解讀扭曲文本驗證碼的算法，人工智能技術(shù)已經(jīng)能以 99.8% 的準確率解決最困難的扭曲文本，而人類的成功率是 33%。

扭曲的字母失去了它最初的用處，該讓下一代驗證碼登場了。

2012 年，Google 推出了 reCAPTCHA 的圖像識別版本，其中包括來自 Google 街景的照片，從而讓用戶轉(zhuǎn)錄門牌號碼和其他標志。

類似當初將舊書數(shù)字化，在這個過程中，Google 一舉多得，既防御了惡意腳本，自己的人工智能也在進步。

Google 稱：「街景和 reCAPTCHA 團隊密切合作，兩者都將繼續(xù)改進，使地圖更加精確和有用，reCAPTCHA 更安全、更有效?！棺尩貓D更加精確和有用，意味著 Google 需要訓練人工智能更好地識別圖像中的物體。

那怎么訓練人工智能？reCAPTCHA。數(shù)以億計的用戶為了證明自己是人類，為科技公司建立起了機器學習數(shù)據(jù)集。

進步的不止 Google。2017 年，開發(fā)人員 Francis Kim 進行了一項實驗，用 40 行 Javascript構(gòu)建了一個系統(tǒng)，使用 Google 競爭對手 Clarifai 的圖像識別 API，嘗試通過 reCAPTCHA 的圖像驗證碼。結(jié)果，這個腳本成功找出了圖中的商店。

理論上，這也可以使用 Google 自己的圖像識別技術(shù)來實現(xiàn)。

Google 的驗證碼系統(tǒng)其實有兩個目的：在用文本、圖像等訓練人工智能的同時，抑制惡性腳本的行為。但事實是，Google 的人工智能是越來越厲害了，但惡性腳本也在斗智斗勇中進步，只有用戶證明自己是人越來越難了。

2014 年，Google 的「No CAPTCHA reCAPTCHA」登臺，即「沒有驗證碼的驗證碼」，界面簡潔友好，只需要你堅信「我不是機器人」。

Google 稱，它推出了一個新的 API，可觀察用戶行為，收集指針移動速率、當前 IP、是否使用插件、頁面使用時間、進行過多少次點擊等數(shù)據(jù)，從根本上簡化了 reCAPTCHA 體驗。大多數(shù)情況下，只需單擊一下，就能確認用戶是不是機器人。

但是，驗證碼沒有消失。甚至可以說，最討人厭的驗證碼出現(xiàn)了。

在風險分析引擎無法預測用戶是不是人的情況下，Google 會讓驗證碼再次出山，并且給出了更多新玩法，比如基于經(jīng)典計算機視覺圖像標記問題，讓你選出所有包括貓或火雞的照片。

此外，還有類似游戲的驗證碼，要求用戶將物體旋轉(zhuǎn)到特定角度，或?qū)⑵磮D移動到適當?shù)奈恢谩?/section>

人類能夠理解謎題的邏輯，但缺乏明確指令的機器人會被難住。但以后會不會掌握就難說了。

機器學習得越多，人類擁有的優(yōu)勢就越少，這是一個道高一尺魔高一百丈的過程。

驗證碼可以被替代嗎？

伊利諾伊大學芝加哥分校計算機科學教授 Jason Polakis 指出，機器學習現(xiàn)在在基本的文本、圖像和語音識別任務上與人類差不多，「我們需要一些替代方案」。

更重要的是，在驗證碼系統(tǒng)前，用戶體驗和可訪問性大大降低。驗證碼對很多人來說已經(jīng)不容易，特別是老人等有學習障礙的群體。

為老年客戶提供技術(shù)建議的 Eileen Ridge 表示，她經(jīng)常接到客戶的電話，老人很難辨別油漆磨損的人行道和正常的人行橫道，并且十分擔心自己因為錯誤答案被鎖定帳戶，就像許多國內(nèi)老年人對互聯(lián)網(wǎng)的態(tài)度一樣。

微笑的狗、云做的馬，對他們來說可能更難。

而代替驗證碼的方案，也在不斷開發(fā)中。

一些網(wǎng)站使用一種人類用戶不可見的驗證碼形式，將字段插入到僅對機器人可見的屏幕上，誘騙它們填寫表格并證明它們不是人類。

近兩年，Google 推出了新驗證碼系統(tǒng) reCaptcha v3，它采用逆向思維，自動記錄使用者在網(wǎng)站中瀏覽的行為特征，根據(jù)這些記錄來給用戶打分，若用戶分數(shù)過低則會被判定為機器人。否則不會打擾到用戶，上網(wǎng)體驗很絲滑。但它可能涉及隱私問題。

FastCompany 報道，用戶是否使用 Google Cookies 是決定評分的一個重要因素。如果用戶選擇讓 Google 記住登錄信息的話，會得到更高的分數(shù)，沒有登錄 Google 帳號，或者使用 VPN 或者洋蔥瀏覽器通常會被提示高風險。

機器人檢測公司 Shape Security 的首席技術(shù)官 Ghosemajumder 則認為，游戲驗證碼、視頻驗證碼等驗證碼測試，最終都會被破解。與測試相比，他更喜歡「持續(xù)身份驗證」，本質(zhì)是觀察用戶的行為，從中尋找自動化的跡象：

「一個真正的人類不能很好地控制自己的運動功能，因此即使他們非常努力地嘗試，他們也不能在多次交互中多次以相同的方式移動鼠標。」

今年 6 月，蘋果在全球開發(fā)者大會宣布將用私人訪問令牌（Private Access Tokens）取代驗證碼。

密碼或生物識別解鎖手機、打開瀏覽器、精準輸入網(wǎng)站……一系列操作足以「驗明正身」。當蘋果系統(tǒng)驗證該設備和 Apple ID 帳戶是正常狀態(tài)，再向需要驗證碼的 app 或網(wǎng)站提供「私人訪問令牌」即可。

提供網(wǎng)站安全管理的 Cloudflare、Ffast 等公司已支持私人訪問令牌，用 iOS 16 設備登錄這兩家公司的 app 或網(wǎng)站，不再需要驗證碼。目前，這項技術(shù)還在推廣之中，需要更多的支持者加入，才能更好用。

蘋果工程師 Tommy Pauly 指出：「這將為很多人節(jié)省大量時間，并且用戶喜歡被信任的感覺?！?/section>

但只要有虛假賬戶、垃圾郵件、騷擾信息等的存在，我們?nèi)匀恍枰獙⑷祟愑脩襞c機器人分開的技術(shù)，某種形式的驗證碼技術(shù)將始終存在，與人工智能并行發(fā)展。

未來，驗證碼系統(tǒng)識別人類，很可能不是通過我們超越機器人的能力，而是通過我們犯錯誤的可能。也就是說設置更多挑戰(zhàn)性的測試，我們往往會失敗，而機器人給出正確答案?；蛟S，在我們抓耳撓腮地尋找圖中所有的信號燈時，就是在進行以人類一敗涂地為結(jié)局的斗爭。

參考資料：

1.https://auth0.com/blog/captcha-can-ruin-your-ux-here-s-how-to-use-it-right/

2.https://www.wired.com/story/smiling-dogs-horses-made-of-clouds-captcha-has-gone-too-far/

3.https://www.techradar.com/news/captcha-if-you-can-how-youve-been-training-ai-for-years-without-realising-it

4.https://www.theverge.com/2019/2/1/18205610/google-captcha-ai-robot-human-difficult-artificial-intelligence

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