互聯(lián)網(wǎng)目前已經(jīng)滲透到我們生活的方方面面，但它依然只是現(xiàn)實(shí)的物理世界在虛擬的網(wǎng)絡(luò)空間上按比特信息編碼后的投射。

所以只要定制相應(yīng)的自動(dòng)化程序便可以模仿人的行為，同時(shí)，因?yàn)闄C(jī)器速度更快且不知疲倦，它會(huì)被用于批量在論壇、網(wǎng)站、app 中發(fā)布營銷信息。而且，在監(jiān)管不足的情況下，利潤更高的行業(yè)往往底線更低，自動(dòng)機(jī)器人發(fā)布的垃圾信息經(jīng)常也和賭博、詐騙、色情等灰色產(chǎn)業(yè)有關(guān)。一些自動(dòng)化程序還會(huì)嘗試以“撞庫”的方式竊取用戶帳號、密碼，給網(wǎng)站帶來巨大的安全隱患。

于是，驗(yàn)證碼應(yīng)運(yùn)而生。作為同樣的自動(dòng)化程序，二維碼存在目的是區(qū)分用戶到底是機(jī)器人還是真實(shí)的人。

最常見的驗(yàn)證碼便是自動(dòng)生成的扭曲的文字和圖案，雖然它可以有效地識別出很大一部分自動(dòng)化程序，但它對真人用戶的體驗(yàn)并不好。而且隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，要破解它也越來越容易。

▲驗(yàn)證碼風(fēng)格的設(shè)計(jì)圖案

Google的驗(yàn)證碼團(tuán)隊(duì)有著各種創(chuàng)新試驗(yàn)，比如創(chuàng)造性地把驗(yàn)證碼用于紙質(zhì)典籍?dāng)?shù)字化。另外除了扭曲文字、圖片的主流路線之后，Google的團(tuán)隊(duì)還嘗試了新的思路，利用追蹤用戶的點(diǎn)擊行為等來識別是否真人操作。用戶只需要點(diǎn)擊“我不是機(jī)器人”的復(fù)選框便可驗(yàn)證。

在最新版本的Google驗(yàn)證碼reCAPTCHA v3中，你甚至什么都不用做，系統(tǒng)就在悄悄核驗(yàn)當(dāng)前的用戶是不是機(jī)器人。技術(shù)正在讓“驗(yàn)證碼”越來越隱形，人類不必再為了自證身份去做“反向圖靈測試”，然而這種進(jìn)步也帶來了不少新的問題。

初代驗(yàn)證碼CAPTCHA：歪歪扭扭的文字

2000年，從杜克大學(xué)數(shù)學(xué)系畢業(yè)，來到卡內(nèi)基梅隆大學(xué)讀計(jì)算機(jī)科學(xué)博士的路易斯·馮·安（Luis von Ahn）和導(dǎo)師一起提出了驗(yàn)證碼的概念，全稱是全自動(dòng)區(qū)分計(jì)算機(jī)和人類的公開圖靈測試（英語：Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart，簡稱 CAPTCHA）。

圖靈測試由計(jì)算機(jī)先驅(qū)人物，“人工智能之父”阿蘭·圖靈提出，以一臺(tái)計(jì)算機(jī)能和人類對話而不被識別出是機(jī)器人為通過圖靈測試基準(zhǔn)。驗(yàn)證碼也是圖靈測試的一種，但它的目的不是為了創(chuàng)造AI，而只是為了識別真實(shí)的人類用戶。

一種最常見的驗(yàn)證碼是由算法生成的扭曲的文字，這么做是為了防止被光學(xué)字符識別程序（OCR）自動(dòng)識別出來。

有一些方法是在字母上加一條曲線或?qū)⒉煌淖帜腐B在一起，也有添加復(fù)雜背景的方式。

也有圖片驗(yàn)證碼，要求用戶識別圖片的物體，以及把缺失的部分拖到正確的位置和拼圖等。

但不管形式如何，這些驗(yàn)證碼有一個(gè)共同的原則：就是要讓人類很容易識別，卻對計(jì)算機(jī)來說非常困難。一些研究者認(rèn)為，為避免 CAPTCHA過難而使網(wǎng)站損失用戶，通常要求人類用戶通過測試的時(shí)間小于30秒，用戶通過率大于90%。

還有一個(gè)不被普通人知道的點(diǎn)，驗(yàn)證碼被稱為一種“圖靈測試”，所以它在設(shè)計(jì)之初就有促進(jìn)人工智能發(fā)展的初衷。

根據(jù)定義，驗(yàn)證碼的算法必須公開，這樣做的目的是為了讓破解驗(yàn)證碼的過程是在解決對應(yīng)的人工智能問題，例如圖像識別、準(zhǔn)確度更高的OCR等，破解者不必花費(fèi)心思通過逆向工程推演算法。

利用驗(yàn)證碼將紙質(zhì)典籍?dāng)?shù)字化

目前驗(yàn)證碼已經(jīng)被廣泛用于各大網(wǎng)站、app中，有數(shù)據(jù)顯示，這項(xiàng)技術(shù)在推出后的短短五年內(nèi)，每天就有2億個(gè)驗(yàn)證碼在被使用。

很快，驗(yàn)證碼發(fā)明者提出一個(gè)新的項(xiàng)目reCAPTCHA，主要用于把互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)前的紙質(zhì)典籍?dāng)?shù)字化。思路是這樣的：驗(yàn)證碼系統(tǒng)會(huì)向用戶出示兩個(gè)單詞，第一個(gè)是正常的自動(dòng)生成扭曲文字，另外一個(gè)則來自紙質(zhì)典籍的掃描版，來自掃描版的文字通常因?yàn)槟甏眠h(yuǎn)、或是紙上有污點(diǎn)等原因而難以被OCR程序識別。

因此，當(dāng)用戶輸入驗(yàn)證碼時(shí)，只要第一個(gè)單詞輸入正確就可以被判別為人類，輸入的第二個(gè)單詞只是“義務(wù)勞動(dòng)”。這是因?yàn)橄到y(tǒng)會(huì)默認(rèn)第二個(gè)單詞輸入是正確的，輸入結(jié)果只是會(huì)與其他用戶的輸入結(jié)果進(jìn)行對比，如果多名用戶的答案一致，這個(gè)詞的數(shù)字化就完成了。

也許你會(huì)認(rèn)為這樣一個(gè)一個(gè)詞的識別與龐大的待數(shù)字化的典籍相比，根本起不了多大作用，然而在推出之初，reCAPTCHA便能錄入3000萬個(gè)字符。2011年，它已經(jīng)完成了全部的《紐約時(shí)報(bào)》數(shù)字化的工作，這份從1851年開始出版的老報(bào)紙有大量純紙質(zhì)版的內(nèi)容。

2009 年，Google看上了這個(gè)項(xiàng)目的價(jià)值，并出手收購了reCAPTCHA，同時(shí)也被Facebook、Twitter、CNBC等使用。在幫助這些流量最大的網(wǎng)站抵御自動(dòng)化程序騷擾的同時(shí)，Google圖書中難以被自動(dòng)識別的掃描版的古老典籍同樣借助reCAPTCHA得以數(shù)字化。

另外，reCAPTCHA還被用于幫助機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)提高圖像識別率，運(yùn)作原理和典籍?dāng)?shù)字化的方法是一樣，用機(jī)器難以辨別的門牌號、貓狗照片拿來當(dāng)做驗(yàn)證碼供人類識別。

與此同時(shí)，用戶實(shí)際上還在幫機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)標(biāo)注訓(xùn)練集，所以，強(qiáng)大的AlphaGo背后的人工智能技術(shù)，可能早就有你的功勞。

NoCAPTCHA：不用輸入字符的驗(yàn)證方式

Google在收購reCAPTCHA后，對它進(jìn)行了以Google的方式改進(jìn)。

在2014年，Google推出了新的驗(yàn)證碼系統(tǒng)——NoCAPTCHA reCAPTCHA，雖然名字有點(diǎn)拗口，但依然是個(gè)驗(yàn)證系統(tǒng)，其核心是不需要輸入驗(yàn)證碼，用戶只需要點(diǎn)擊一個(gè)“我不是機(jī)器人”的復(fù)選框，Google就能判別你是不是真正的人類。

reCAPTCHA的口號也從“別發(fā)垃圾信息了，讀點(diǎn)書吧”（Stop Spam. Read Books），變成了驗(yàn)證碼最初的目的“對人類簡單，對機(jī)器人困難”（Easy on Humans, Hard on Bots）。

NoCAPTCHA跟蹤用戶點(diǎn)擊驗(yàn)證框之前、當(dāng)時(shí)和之后的行為，比如在網(wǎng)頁上花費(fèi)的時(shí)間，從而來判斷是否是人為操作。

假如你被誤判為機(jī)器人，還有一個(gè)“申訴”的機(jī)會(huì)，和圖片驗(yàn)證一樣，從一堆圖片中選出正確的目標(biāo)。

使用reCAPTCHA v3的網(wǎng)站會(huì)在網(wǎng)站的每個(gè)頁面放入reCAPTCHA v3代碼，而不只是在登錄頁面。reCAPTCHA系統(tǒng)會(huì)跟蹤用戶的所有瀏覽行為進(jìn)行分析。

就這樣，Google 可以獲得幾乎用戶的所有行為。Google也確認(rèn)，用戶使用的硬件信息即設(shè)備上的軟件會(huì)被發(fā)送回 Google服務(wù)器，但它表示，獲得的結(jié)果“只用于分析用戶行為，不用于個(gè)性化廣告推薦”。不過，隱私都被掌握了的事實(shí)就擺在這里，你想更快捷被驗(yàn)證還是以隱私換取快捷呢？