斯嘉

這天，準備考研許久的你，躊躇滿志地打開了考研報名網(wǎng)站。

然而，還沒來得及一展才學，你就被卡在了網(wǎng)站登錄的驗證碼上。重疊在一起的字體，布滿馬賽克的背景，讓你輸了幾次驗證碼都沒有輸對。

你屢敗屢戰(zhàn)，但驗證碼上出現(xiàn)的“骉叕犇羴”，又瞬間讓你懷疑自己的學識水平。

你再一次自我激勵，決定這一次一定要輸對，卻見刷新出來的驗證碼上，寫著大大的兩個字：別考。

逼瘋你的驗證碼，為什么變得越來越復雜？

每一次輸驗證碼時，你都會忍不住發(fā)出這樣的疑問。它那扭曲的形狀，粘連在一起的字符，雪花狀的背景，常讓你陷入自己是不是眼瞎的懷疑。

然而，這種字符驗證，還只是日常的基礎題，高難度的題目，往往出現(xiàn)在春節(jié)這樣的特殊時刻。登錄12306時要選擇的圖片驗證碼，就曾是每個在春節(jié)搶過火車票的人的噩夢。

有些驗證碼更是不滿足只考你的眼力，還要測一下你的智商。在購票網(wǎng)站搶演唱會門票時，不僅要懂點文學典故，讀過四大名著，末了，還要附帶讓你算一道數(shù)學題。

甚至有些驗證碼，還成了你和朋友間友誼的試煉場。在登錄Facebook驗證時，系統(tǒng)會隨機挑出幾張好友發(fā)布過的照片，讓你辨認照片中的人是誰。本就臉盲的你，再碰上你朋友修煉多年的P圖技術，驗證碼的難度系數(shù)也因此倍增。

美國斯坦福大學的研究指出，驗證碼已經(jīng)過難。

研究者們搜集了8500個多種形式的驗證碼讓受試者辨認，發(fā)現(xiàn)他們在判斷驗證碼時，平均要花9.8秒，且同時讓三個人辨別同一個驗證碼，三人間的一致率只有71%。如果是聽聲音辨識的驗證碼，準確率會更低，只有31.2%。

其實，驗證碼也不是一開始就這么復雜。

在驗證碼被發(fā)明前，許多免費的郵箱網(wǎng)站常遭受惡性外掛軟件的攻擊。例如在2000年，雅虎郵箱中曾有大量用機器注冊的馬甲賬號，他們會給用戶發(fā)大量的垃圾、詐騙郵件。

為了解決這個問題，程序開發(fā)人員試圖找到一種登錄驗證方式，能判斷出正在操作的究竟是人還是機器。

AltaVista的工程師們便找到了有效的方式。他們發(fā)現(xiàn)，當時，即使是配備了最先進的光學字符識別系統(tǒng)的電腦，也很難正確識別出印在紙本上的字，尤其當字符被拉伸、扭曲時，電腦就更難辨認。

然而，這對人類來說卻很容易。我們從小就一直在接受閱讀訓練，即使紙上的字歪歪斜斜，部分被遮擋，也不影響我們對整體的判讀。扭曲的字符，便成了最常用的登錄驗證方式，并有了“驗證碼”這個正式名字。程序員們會預先設定一個字符庫，庫中的字符會排列組合成字符串，再根據(jù)隨機變量被扭曲、涂抹，定位在隨機背景上，從而成了我們所見的驗證碼。

這些字符謎題，確實有效減少了網(wǎng)站中的垃圾郵件，到2001年，“ADD-URL”郵箱中的垃圾郵件便減少了95%。

但隨著電腦光學字符識別技術的不斷發(fā)展，這種形式的驗證碼已經(jīng)越來越難將外掛機器擋在門外。在2014年Google工程師的測試中，即使是最難的扭曲字符類驗證碼，電腦識別的準確率也高達99.8%。為了擋住越來越聰明的機器，驗證碼因此被迫進化，出現(xiàn)了圖形驗證碼、邏輯驗證碼、語音驗證碼……

不過，你受的每一次苦，也不是白費功夫。你在十秒內(nèi)減少的腦細胞，其實都轉(zhuǎn)移到了一個AI身上。

我們辨識的一些驗證碼字符，來自那些年代久遠的報紙、典籍，這些手寫、帶有污點的字跡，難以被電腦辨識，程序員便將這些字符加入驗證碼中。

這樣的驗證碼通常由兩段組成，前一段是已經(jīng)成功數(shù)字化的單詞，后一段則是不知道正確答案的典籍字符。只要用戶答對第一段，第二段的判讀結果也會被記錄下，再比對多個用戶的辨識結果，得出結論。

在全世界人的判讀下，每天有超過2億個單詞被破譯、轉(zhuǎn)錄，《紐約時報》便借由這種方式，實現(xiàn)了數(shù)字化。你現(xiàn)在看到的百年前的《紐約時報》，可能就是你曾經(jīng)用愛發(fā)電的成果。

不只是字符類驗證碼，Google讓用戶辨認驗證碼圖片中的“斑馬線”“紅綠燈”，也是在加強機器人的圖片辨識能力，并將機器學習成果運用在自動駕駛上。

我們就陷入了這樣一個循環(huán)怪圈：輸入越多驗證碼，AI的學習能力就越強，技術的進步讓更多驗證碼被破解，而我們就要被迫再次設計出更復雜的驗證碼……

驗證碼似乎已背離了初衷，成了一個難住了人類，卻難不住機器的擺設。

越來越多的科技公司也意識到了這個問題，開始試圖簡化繁雜的驗證碼。

比如，你現(xiàn)在登錄12306時，就只用拖動滑塊。這樣的驗證碼不僅是在評判你操作的結果，更多的是記錄并分析你操作時的行為。電腦觀察你移動滑塊的速度變化，就能認出你是人類。另一種隱性的驗證碼，也按照這個原理。當你勾選“我不是機器人”時，程序就能判斷你是否在說謊。

并不是它真的有讀心術，而是在你勾選后，它會自動分析你在瀏覽該網(wǎng)頁時的行為，包括鼠標的移動軌跡、瀏覽的速率等，借此分析出這些行為是否屬于正常人類的操作。

至此，在這場人類與機器的比賽中，我們已不再試圖證明自己更聰明，而是轉(zhuǎn)向另一種策略：那不統(tǒng)一的行為軌跡，不精確的答案，笨手笨腳的操作，才是我們生而為人的特征啊。

不過，這樣的隱性驗證碼也不是萬靈丹藥。在它出現(xiàn)后不久，加拿大多倫多大學的學者便發(fā)表了論文，聲稱他們的機器人可以模仿人類的操作行為，順利通過隱性驗證碼的測試。

1950年，著名計算機科學家圖靈提出了一個思想實驗：人類提出一系列問題，機器給出答案，再由人類判斷對方是否為機器。如果有超過30%的人將機器誤判成人類，那么這個機器就被認為具有人類智能。但70年過去了，人類陷入了完全相反的境地——一個個驗證碼，正是機器拋給人類的問題：“你是人類嗎？”

這一次，審判權握在機器手中，而被驗證碼難住的人類，仍在用力吶喊：我不是機器人。