反人類的驗證碼，早應該被幹掉 精選

「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。
當你靠近屏幕眯起眼睛，思考一個微乎其微的邊角算不算時，你就會知道，沒那麼簡單。

這種難以自證的感覺，2015 年在 12306 搶票的春運人應該就有領略。

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，雲做的馬，自證是人更難了

「請點擊每張包含微笑的狗的圖片。」

某創意營銷機構創始人 Jared Bauman 最近被驗證碼難住了。他疑惑的是，狗真的會笑嗎？大多數狗看起來既不高興也不難過，有些在做鬼臉，有些只是張着嘴。

8 月 2 日，他又被要求找出 「用雲做成的馬」，9 張圖裏有 2 張用雲做成的大象，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、公交車或煙囱已經過時了，驗證碼系統開始設置下一個級別的挑戰了。

這些驗證碼出自 hCaptcha，開發者稱，它比 Google 的驗證碼系統 reCAPTCHA 更注重隱私，只收集最低限度的必要個人數據。

而驗證碼為什麼會越來越難，還是要從驗證碼是什麼，以及 Google 的驗證碼系統 reCAPTCHA 是什麼説起。


驗證碼（CAPTCHA），全稱是「全自動區分計算機和人類的公開圖靈測試」。

由於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，保護網站免受有害機器人的侵害，包括傳播惡意軟件、散佈虛假賬户、執行 DDoS 攻擊、發送大量垃圾郵件、竊取用户信息等。這些機器人本質上是一行行自動運行的計算機代碼。


驗證碼創建於 2000 年代初，最早由卡內基梅隆大學的幾位計算機科學家開發。

最初的驗證碼採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，但對大多數人類可讀。


很快，研究人員意識到這項技術具有區分人類和機器人之外的潛力，他們開發了 reCAPTCHA 技術，讓用户在填寫驗證碼的過程中將紙質檔案數字化，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，用户必須輸入兩個詞，一個是答案明確的真正測試，另一個是尚未轉錄的新詞。通過向世界各地用户多次顯示相同單詞，reCAPTCHA 便可以自動驗證單詞是否被正確轉錄。


這就像互聯網的一次眾籌，求得你的時間而非金錢。互聯網的神奇之處便在此，在技術支持下，再創造一些樂趣，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，並將其用於數字化 Google 圖書和紐約時報檔案。 2011 年，Recaptcha 已經完成了整個 Google 圖書檔案、1300 萬篇紐約時報文章的數字化。2012 年，它每天翻譯大約 1.5 億個單詞。

驗證碼為什麼越來越難？

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 發佈了一個專門解讀扭曲文本驗證碼的算法，人工智能技術已經能以 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，從而讓用户轉錄門牌號碼和其他標誌。


類似當初將舊書數字化，在這個過程中，Google 一舉多得，既防禦了惡意腳本，自己的人工智能也在進步。
2014 年，Google 稱：「街景和 reCAPTCHA 團隊密切合作，兩者都將繼續改進，使地圖更加精確和有用，reCAPTCHA 更安全、更有效。」讓地圖更加精確和有用，意味着 Google 需要訓練人工智能更好地識別圖像中的物體。

那怎麼訓練人工智能？reCAPTCHA。數以億計的用户為了證明自己是人類，為科技公司建立起了機器學習數據集。


進步的不止 Google。2017 年，開發人員 Francis Kim 進行了一項實驗，用 40 行 Javascript 構建了一個系統，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來實現。

Google 的驗證碼系統其實有兩個目的：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，但惡性腳本也在鬥智鬥勇中進步，只有用户證明自己是人越來越難了。

2014 年，Google 的 「No CAPTCHA reCAPTCHA」登台，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，可觀察用户行為，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據，從根本上簡化了 reCAPTCHA 體驗。大多數情況下，只需單擊一下，就能確認用户是不是機器人。

但是，驗證碼沒有消失。甚至可以説，最討人厭的驗證碼出現了。
在風險分析引擎無法預測用户是不是人的情況下，Google 會讓驗證碼再次出山，並且給出了更多新玩法，比如基於經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，還有類似遊戲的驗證碼，要求用户將物體旋轉到特定角度，或將拼圖移動到適當的位置。

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。但以後會不會掌握就難説了。

機器學習得越多，人類擁有的優勢就越少，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，在驗證碼系統前，用户體驗和可訪問性大大降低。驗證碼對很多人來説不容易，特別是老人等有學習障礙的羣體。


為老年客户提供技術建議的 Eileen Ridge 表示，她經常接到客户的電話，老人很難辨別油漆磨損的人行道和正常的人行橫道，並且十分擔心自己因為錯誤答案被鎖定帳户，就像許多國內老年人對互聯網的態度一樣。

微笑的狗、雲做的馬，對他們來説可能更難。

而代替驗證碼的方案，也在不斷開發中。

一些網站使用一種人類用户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，誘騙它們填寫表格並證明它們不是人類。


近兩年，Google 推出了新驗證碼系統 reCaptcha v3，它採用逆向思維，自動記錄使用者在網站中瀏覽的行為特徵，根據這些記錄來給用户打分，若用户分數過低則會被判定為機器人。否則不會打擾到用户，上網體驗很絲滑。但它可能涉及隱私問題。

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


機器人檢測公司 Shape Security 的首席技術官 Ghosemajumder 則認為，遊戲驗證碼、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「持續身份驗證」，本質是觀察用户的行為，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，蘋果在全球開發者大會宣佈將用私人訪問令牌（Private Access Tokens）取代驗證碼。

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

提供網站安全管理的 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 或網站，不再需要驗證碼。目前，這項技術還在推廣之中，需要更多的支持者加入，才能更好用。

蘋果工程師 Tommy Pauly 指出：「這將為很多人節省大量時間，並且用户喜歡被信任的感覺。」
但只要有虛假賬户、垃圾郵件、騷擾信息等，我們仍然需要將人類用户與機器人分開的技術，某種形式的驗證碼技術將始終存在，與人工智能並行發展。

未來，驗證碼系統識別人類，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。也就是説設置更多挑戰性的測試，我們往往會失敗，而機器人給出正確答案。或許，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塗地為結局的鬥爭。

引用參考資料：

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

資料來源：愛範兒（ifanr）