然而,,從扭曲字符到點擊圖像,從簡單算術(shù)題到滑塊拼圖,再到近幾年的行為驗證,,無論驗證碼如何變化,,幾乎都沒扛過幾年就被破解了,。2023年的一項研究表明,,無論是文本驗證碼,、圖像識別、點擊任務(wù)還是滑動拼圖,,AI在破解速度和準確率上都全面碾壓人類,。例如,在處理文本類驗證碼時,,人類耗時15.3秒,,最高正確率為84%;而機器人僅需0.9秒,,最高正確率便達99.8%,。
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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