人工智能如何威胁验证码？
当您点击进入网站、尝试登录或填写表格时，系统可能会要求您从一组模糊的图像中识别摩托车，解读一串复杂的字符，或者点击一个写着“我不是机器人”的方框。
这些测试被称为验证码（CAPTCHA），全称为“全自动区分计算机和人类的图灵测试”（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart）。顾名思义，它们旨在帮助网站区分操作是来自真人还是机器人，因为上述任务理论上对人类来说很容易，但对自动化软件来说却很难完成。这反过来又可以阻止机器人发布垃圾评论、下载文件、盗用账户或在网站上执行任何其他操作。
但随着人工智能(AI)的发展，计算机模型越来越能够解决 CAPTCHA，而且谜题也变得越来越奇怪，越来越难以被人类完成，这是否意味着 CAPTCHA 仍然有用呢？
苏黎世联邦理工学院的计算机科学家安德烈亚斯·普莱斯纳告诉inoo，验证码（CAPTCHA）于20世纪90年代末期被引入，旨在解决“一个非常简单但又非常棘手的问题”。“如果我没有与真人进行任何物理互动……那么它究竟是计算机，还是真人？”一些早期的验证码（如今在网站上仍然很常见）由扭曲的文本组成，因为当时的文本阅读软件难以识别变形的文字。
但随着时间的推移，文本识别软件不断改进，新型验证码也随之出现。例如，reCAPTCHA 是最流行的验证码服务之一，它采用基于图像的测试方式，要求用户从谷歌街景照片网格中识别交通信号灯、摩托车或自行车等物体。这项技术是在谷歌于 2009 年收购该服务后开发的。
“我们当时的想法是，在杂乱的真实世界照片中识别物体仍然是人类独有的技能，”联合国大学东京校区计算中心信息技术主管兼主任吴崇在给Live Science的电子邮件中写道。
随着时间的推移，验证码设计不断进步。2014年，谷歌推出了reCAPTCHA v2，它通过要求用户点击复选框来分析鼠标行为，从而验证用户是否为真人。如果系统根据用户之前与网站的互动方式或点击时间等因素判断其行为可疑，则会弹出街景图像网格作为额外的验证码。
然而，近年来，技术进步使得图像识别不再是人类独有的技能。早在2016年，研究人员就发现低成本的深度学习技术能够以约70%的准确率破解reCAPTCHAv2 。到2024年，Plesner及其同事开发出一种人工智能模型，能够100%正确破解reCAPTCHA。2026年初，Chong指出他开发了一种工具，可以模拟人类的浏览行为，有时甚至无需触发图像网格即可绕过reCAPTCHA v2。当图像网格被触发时，该工具会利用人工智能在几次尝试内破解验证码。
“当挑战层和行为层都被运行在一台笔记本电脑上的通用工具所击败时，CAPTCHA 的基本前提——即有些任务人类可以完成而机器不能完成——就不再成立了，”Chong 写道。
展望未来
那么，这是否意味着验证码已经完全过时了呢？并非如此。虽然普莱斯纳和他的同事开发的模型轻松超越了 reCAPTCHAv2，但他表示，“很多安全措施并非与能否破解验证码直接相关，而是与破解方式密切相关。” 例如，普莱斯纳指出，在进行研究时，他的团队使用了一个虚拟专用网络 (VPN)，每次测试都会更换IP 地址，因为如果某个 IP 地址破解的验证码数量过多，就会面临难度递增的任务，甚至被完全屏蔽。接下来读什么？
现代验证码（CAPTCHA）更注重背景线索和策略，而非谜题本身。这包括谷歌的reCAPTCHA v3、Friendly CAPTCHA、hCAPTCHA 和 Cloudflare 的 Turnstile 等，它们完全不发送谜题。相反，它们会检查操作是否来自真实且经过验证的设备（而非自动代码），IP 地址过去是否有过大量的自动请求，用户如何浏览网页，用户的 cookie 历史记录，以及其他一系列因素，以判断是否存在恶意意图。
尽管这场拉锯战仍在继续，但验证码谜题仍然广泛存在。毕竟，几十年来它们一直是主流，设置简单，而且成本相对较低，Chong说道。但这些任务也存在一些其他缺点。虽然机器人越来越能轻松破解这些谜题，但验证码对人类来说仍然很麻烦，而且正如一位研究人员在2022年的一篇会议论文中所指出的，它可能被视为对残疾人士（尤其是视障人士）的歧视。
验证码谜题的复杂性不断升级，甚至成为了讽刺的对象。开发者尼尔·阿加瓦尔（Neal Agarwal）创作了一款名为“我不是机器人”（I’m Not a Robot）的免费讽刺游戏。用户必须解决一系列越来越复杂的验证检查——每通过一个阶段就能获得一分，最终这些检查会变得荒谬至极。
因此，随着机器变得越来越智能，解决之道或许并非在于寻找更难的谜题。“如果只有拥有数学博士学位的人才能破解验证码，那它就没什么用处了，”普莱斯纳说。“互联网应该让每个人都能使用。”
人工智能如何威胁验证码？
当您点击进入网站、尝试登录或填写表格时，系统可能会要求您从一组模糊的图像中识别摩托车，解读一串复杂的字符，或者点击一个写着“我不是机器人”的方框。
这些测试被称为验证码（CAPTCHA），全称为“全自动区分计算机和人类的图灵测试”（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart）。顾名思义，它们旨在帮助网站区分操作是来自真人还是机器人，因为上述任务理论上对人类来说很容易，但对自动化软件来说却很难完成。这反过来又可以阻止机器人发布垃圾评论、下载文件、盗用账户或在网站上执行任何其他操作。
但随着人工智能(AI)的发展，计算机模型越来越能够解决 CAPTCHA，而且谜题也变得越来越奇怪，越来越难以被人类完成，这是否意味着 CAPTCHA 仍然有用呢？
苏黎世联邦理工学院的计算机科学家安德烈亚斯·普莱斯纳告诉inoo，验证码（CAPTCHA）于20世纪90年代末期被引入，旨在解决“一个非常简单但又非常棘手的问题”。“如果我没有与真人进行任何物理互动……那么它究竟是计算机，还是真人？”一些早期的验证码（如今在网站上仍然很常见）由扭曲的文本组成，因为当时的文本阅读软件难以识别变形的文字。
但随着时间的推移，文本识别软件不断改进，新型验证码也随之出现。例如，reCAPTCHA 是最流行的验证码服务之一，它采用基于图像的测试方式，要求用户从谷歌街景照片网格中识别交通信号灯、摩托车或自行车等物体。这项技术是在谷歌于 2009 年收购该服务后开发的。
“我们当时的想法是，在杂乱的真实世界照片中识别物体仍然是人类独有的技能，”联合国大学东京校区计算中心信息技术主管兼主任吴崇在给Live Science的电子邮件中写道。
随着时间的推移，验证码设计不断进步。2014年，谷歌推出了reCAPTCHA v2，它通过要求用户点击复选框来分析鼠标行为，从而验证用户是否为真人。如果系统根据用户之前与网站的互动方式或点击时间等因素判断其行为可疑，则会弹出街景图像网格作为额外的验证码。
然而，近年来，技术进步使得图像识别不再是人类独有的技能。早在2016年，研究人员就发现低成本的深度学习技术能够以约70%的准确率破解reCAPTCHAv2 。到2024年，Plesner及其同事开发出一种人工智能模型，能够100%正确破解reCAPTCHA。2026年初，Chong指出他开发了一种工具，可以模拟人类的浏览行为，有时甚至无需触发图像网格即可绕过reCAPTCHA v2。当图像网格被触发时，该工具会利用人工智能在几次尝试内破解验证码。
“当挑战层和行为层都被运行在一台笔记本电脑上的通用工具所击败时，CAPTCHA 的基本前提——即有些任务人类可以完成而机器不能完成——就不再成立了，”Chong 写道。
展望未来
那么，这是否意味着验证码已经完全过时了呢？并非如此。虽然普莱斯纳和他的同事开发的模型轻松超越了 reCAPTCHAv2，但他表示，“很多安全措施并非与能否破解验证码直接相关，而是与破解方式密切相关。” 例如，普莱斯纳指出，在进行研究时，他的团队使用了一个虚拟专用网络 (VPN)，每次测试都会更换IP 地址，因为如果某个 IP 地址破解的验证码数量过多，就会面临难度递增的任务，甚至被完全屏蔽。接下来读什么？
现代验证码（CAPTCHA）更注重背景线索和策略，而非谜题本身。这包括谷歌的reCAPTCHA v3、Friendly CAPTCHA、hCAPTCHA 和 Cloudflare 的 Turnstile 等，它们完全不发送谜题。相反，它们会检查操作是否来自真实且经过验证的设备（而非自动代码），IP 地址过去是否有过大量的自动请求，用户如何浏览网页，用户的 cookie 历史记录，以及其他一系列因素，以判断是否存在恶意意图。
尽管这场拉锯战仍在继续，但验证码谜题仍然广泛存在。毕竟，几十年来它们一直是主流，设置简单，而且成本相对较低，Chong说道。但这些任务也存在一些其他缺点。虽然机器人越来越能轻松破解这些谜题，但验证码对人类来说仍然很麻烦，而且正如一位研究人员在2022年的一篇会议论文中所指出的，它可能被视为对残疾人士（尤其是视障人士）的歧视。
验证码谜题的复杂性不断升级，甚至成为了讽刺的对象。开发者尼尔·阿加瓦尔（Neal Agarwal）创作了一款名为“我不是机器人”（I’m Not a Robot）的免费讽刺游戏。用户必须解决一系列越来越复杂的验证检查——每通过一个阶段就能获得一分，最终这些检查会变得荒谬至极。
因此，随着机器变得越来越智能，解决之道或许并非在于寻找更难的谜题。“如果只有拥有数学博士学位的人才能破解验证码，那它就没什么用处了，”普莱斯纳说。“互联网应该让每个人都能使用。”
