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2022年10月17日 来源：脚本之家
本文来自电手（ID:AoMeiDianShou），未经授权不得二次转载
现在上网随便干个啥都可能有验证码来质疑我到底是不是人。
我是不是人你别管，但有时候的验证码是真的狗。
上面这类填文字、数字、衍生简单计算这样的字符识别类顶多费点时间，还行。
物体识别类就让人高血压了。
甚至有时候，还不得不把丢了脑子给捡回来。
很多人应该都想过，验证码除了浪费大家一点时间，验证了个啥？
验证码是一个低成本高收益的方案，它可以从根本上防止机器、脚本的恶意攻击。
它做的就是验证你是不是一个真人，不是的话直接拒绝。
确实浪费了用户的时间，但没有的话，你可能一整天都在跟机器人对线。
并且验证码可以复制到任何系统中，以致于现在任何地方你都能见到它。
不过你要是觉得花样繁多的验证码只是为了安全所需就大错特错了。
它还有一个隐藏目的：让用户免费为其打工。
21世纪信息时代刚刚来临时，大量纸质资料、书籍需要进行数字化。
手工录入肯定是不可能的，但机器扫描又很容易出现扫描不出来的情况。
面对这个问题， reCAPTCHA 的创始人之一提出了一个很好的想法：我们能不能利用验证码系统来让人类帮助识别那些机器扫描不出来的文字？
这样就能结合人类与机器的长处，提高工作效率。
而同时，验证码又要满足用于区分人机的最基本需求，所以就有了一个很巧妙的方法：
用户看到的验证码中有一部分是正常用于验证的文字、而另一部分是机器无法识别的文字。
用户输对了用于验证的部分，机器就会假设另一部分也正确识别，再结合多个用户的交叉验证，就成功帮助机器识别了那些不能识别的文字。
也就是说，人们在输验证码时，其实前半段就已经完成验证，而后面则是在义务劳动。
借助这个系统，每天都能录入几亿字符，大量书籍完成了数字化工作，可以说为人类文明做出了巨大贡献。
那照这样下去很快就没有书籍需要数字化了吧？
恰逢人工智能和机器学习的发展，这套系统开始有了新的工作：辅助训练 AI。
这下验证码也从字符识别发展成了更加复杂的物体识别，我们又在无形之中为 AI 的发展出了一份力。
天天区分红绿灯、斑马线，你以为谷歌是在宣传遵守交规呢？
在填验证码的时候，不仅仅是证明了我是一个人，同时也在辅助训练 AI 。
那 AI 学会了识别字符、图片，那是不是可以用 AI 来破解验证码？
答案是可以的，并且还无法避免。
Google 通过 API 本身向开发人员开放了 TensorFlow，意味着可以使用 TensorFlow 来欺骗训练 TensorFlow 的验证码系统。
这结果就是：
既然这样，又要怎样才能区分人和机器呢？
为了加强验证码，reCAPTCHA 推出了更加有效的验证系统。
通过直接记录识别用户操作轨迹，综合分析网页上花费的时间、点击滑动次数等信息，给出评分判断是否是人为操作。
但没过多久，经过训练的 AI还是可以突破这道验证。
而现在，自动验证的浏览器插件也层出不穷。
就连苹果也准备在 iOS 16 上配备自动「打码」功能。
只能说，AI 对抗训练 AI 的验证码系统是无法避免的。
或许有一天能被验证码难住的就只有真人了。
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