你以为在点验证码识别红绿灯？其实你是在给AI当免费劳工，为谷歌训练数据！
原文标题：你以为在点「红绿灯」验证身份，其实是在给AI免费打工
原文作者：机器之心
冷月清谈：
随后推出的reCAPTCHA v2（图像验证），我们点选红绿灯、汽车、人行横道的行为，又被谷歌用来免费训练其自动驾驶AI（Waymo），估算为人类贡献了超过61亿美元的无偿劳动。 如今，AI已能100%攻破V2的图像挑战，V2的真正防线已转向对用户行为（鼠标轨迹、点击位置、浏览器指纹、谷歌Cookie等）的隐形分析。
最新一代的reCAPTCHA v3甚至彻底隐形，通过“行为生物识别”持续监控用户，并打出“可信度分数”，这种大规模监控引发了严重的隐私争议，并可能惩罚那些注重隐私的用户。 面对未来AI模仿人类行为的能力提升，研究者提出了“对抗性CAPTCHA”，目标是让用户去做AI才会犯的“错误”，而非解决人类问题。这预示着验证码的攻防战将进入一个全新的阶段，而我们普通用户，始终是这场“免费劳动力”游戏中的一环。
怜星夜思：
2、文里提到reCAPTCHA v3会通过监控你的鼠标轨迹、点击习惯甚至浏览器指纹来判断你是不是真人。为了网站安全和更流畅的使用体验，大家觉得我们该在个人隐私上妥协到什么程度？有没有既能保证安全又能兼顾隐私的平衡点？
3、了解到我们一直在‘免费喂养’AI，有没有那么一瞬间觉得有点‘被利用’了？抛开抱怨，作为普通用户，我们面对这种趋势，除了被动接受，还能做些什么来保护自己的数字身份或数据呢？
原文内容
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如果这是下一代图形验证码，你怎么看？
感觉会经历无数遍「您对 CAPTCHA 的响应似乎无效。请在下方重新验证您不是机器人」，不知道猫主子们怎么想。
这是最近很火的一篇调侃「我不是机器人」验证流程的帖子。视频里显示，用户得用鼠标一个个点选那些灰色的「猫屎团」，拖到旁边的垃圾桶里，最后过关后，得勾选「我不是猫」。
这个帖子的互动量爆炸，浏览量达到了一百多万。
评论区里非常热闹，有人觉得这比识别界限模糊的红绿灯像素好多了。
也有人联想到美剧《人生切割术》里的数据精炼工作。
还有人开玩笑：「所以只有猫主子才是真正的人类。」
其中一个讨论热度很高：「图像验证是在帮 AI 训练数据，还免费。」
帮 AI 训练数据？这就要展开说说了。
众所周知，不管是注册账号还是发帖，验证码都是个必不可少的东西。它的「大名」叫 CAPTCHA，全称是「全自动区分计算机和人类的图灵测试」。它的作用，顾名思义就是区分人和机器人，避免机器人刷屏、刷票或搞破坏。
最早，其主要形式是扭曲的文字或图片。扭曲的程度，决定了它难不难被认出来。
但很快，一个叫 Luis von Ahn 的天才（他也是后来「多邻国」的创始人）站了出来。他发现全球每天有数亿人（现在是数十亿）在戳这些验证码，加起来浪费的时间高达数百万小时。这不纯纯浪费「人力脑循环」吗？
于是，一个「一箭双雕」的天才想法诞生了，它叫 reCAPTCHA。
这套系统从 v1 开始，就不是一个单纯的「保安」，它是一个「大型人力众包项目」。
系统每次会弹给你两个扭曲的单词，这两个词里，只有一个是系统知道答案的「控制词」，用来确定你是不是人。另一个「未知词」，才是谷歌的「私货」——它来自某个古老的、AI OCR（光学字符识别）啃不动的扫描版图书或报纸。
你根本不知道哪个是哪个，所以你会老老实实把两个都填对。
结果呢？全球网民在毫不知情的情况下，用这种「无意识劳动」，硬是把《纽约时报》从 1851 年以来的全部历史档案，和海量的「谷歌图书」项目，给一个词一个词地免费「转录」成了数字版。
但是，我们亲手「喂」出来的 AI（谷歌的 OCR），把老师傅（v1 文本验证）给「卷」死了。
到了 2014 年，谷歌自己都公开承认，自家 AI 破解最难的扭曲文本，准确率高达 99.8%。这背后是「卷积神经网络」（CNN）的功劳。学术研究（如 CapNet）早已证实，这类 AI 模型破解文本验证码的准确率普遍达到了 98% 甚至 100%，v1 防线在技术上已彻底失效。
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谷歌博客： https://security.googleblog.com/2014/04/street-view-and-recaptcha-technology.html
防线必须升级。于是，v2 图像验证来了。
这套「我不是机器人」你熟不熟悉？「选出所有汽车」、「选出所有交通信号灯」、「选出所有人行横道」。那么问题来了，几乎在同一时间（2014 年左右），谷歌在疯狂「烧钱」哪个项目？
没错，自动驾驶（Waymo）。
一个自动驾驶 AI，最需要训练什么？当然是识别「汽车」、「交通信号灯」、「人行横道」和「自行车」。也就说，全球几十亿网民，在登录、注册、发帖时，都在免费为谷歌的自动驾驶 AI 打工。
这个「人类计算」项目有多庞大？有学者估算，在过去十几年里，人类贡献的这波无偿劳动，总价值超过 61 亿美元。
到了 2024 年，AI 终于「学成下山」，把第二个老师傅（v2 拼图）也给「干」翻了。
瑞士苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）的研究人员提交了一篇论文，题为「Breaking reCAPTCHA v2」（攻破 reCAPTCHA v2）。他们使用先进的 YOLOv8 物体检测模型，破解 v2 图像挑战的准确率达到了 100%。
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论文地址： https://arxiv.org/abs/2409.08831
这类模型之所以如此强大，正是因为它们在海量的、已被精确标注的数据集（reCAPTCHA v2 帮忙创建的那种）上训练出来的。
研究甚至表明，AI 解决这些难题的表现和人类「没有显著差异」。那你可能要问了：「既然 AI 都 100% 破解了，为啥我还在天天点那些该死的红绿灯？」
因为，那张拼图早就不是真正的防线了。
2024 年的这项研究同时证实了一个「公开的秘密」：reCAPTCHA v2 的真正命脉，在于对你隐私数据的分析。
还记得那个「我不是机器人」的复选框吗？谷歌的「先进风险分析引擎」根本不在乎你是否点击，而在乎你如何点击。它在后台疯狂「视奸」你的：
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鼠标轨迹：你的移动是平滑中带点「人气」的抖动，还是机器人的完美直线或瞬移。
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点击位置：你是点在方框中间，还是不偏不倚的正中心（机器人行为）。
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浏览器指纹：你的屏幕分辨率、插件、字体……
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谷歌 Cookie：这才是「大杀器」。一个长期登录谷歌账户、浏览记录「清白」的用户，远比一个刚清除 Cookie 或开着 VPN 的用户「更像人」。
这场攻防战在学术界早已白热化。
进攻方（AI 攻击）：攻击者面临一个「先有鸡还是先有蛋」的问题：你需要一个 AI 求解器来自动收集海量样本，但你又需要海量样本来训练这个求解器。
答案是「生成对抗网络」（GAN）。研究指出，攻击者只需少量（例如 500 个）真实样本，就能训练一个 GAN。这个 GAN 的「生成器」会伪造新的验证码，而「判别器」则学习破解它们。这个过程可以无限地生成合成的训练数据，AI 攻击者的「军火库」就此建成了。
防守方（v3 转向）：既然拼图守不住，防线就全面转向了 reCAPTCHA v3。它的学术术语叫「行为生物识别」（Behavioral Biometrics）。这才是 v3 的核心。
reCAPTCHA v3 彻底隐形，会在你访问的所有页面上运行，像个监工一样默默观察你的所有行为（鼠标、滚动、键盘节奏），然后给你打一个 0.0（机器人）到 1.0（人类）的「可信度分数」。
这个转向的代价是巨大的：
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隐私噩梦：这种大规模监控被指控为「间谍软件」，并与 GDPR 等隐私法规严重冲突。
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隐私悖论：你越是努力保护隐私（用 VPN、清 Cookie、用隐私浏览器），你就越拿不到「可信」数据，v3 给你的分数就越低，你就越「像个机器人」。
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「酷刑」级难度：唯一能制裁 AI 的方法，就是把拼图搞得巨难无比。结果，AI 没防住，反而把视障、听障或有阅读障碍的用户（Dyslexia）彻底锁在了门外。
那么，当 v3 的「行为监控」也因隐私问题和 AI 模拟而失效时，该怎么办呢？
还是前面那个 ETH Zurich 的研究团队，提出了一种最「黑客帝国」的方案：「对抗性 CAPTCHA」（Adversarial CAPTCHA）。
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论文标题：Seeing Through the Mask: Rethinking Adversarial Examples for CAPTCHAs
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论文地址:https://arxiv.org/abs/2409.05558v1
这个想法是利用 AI 的一个致命弱点：它们很容易被「对抗性样本」欺骗。这是一种人类肉眼看来毫无意义的「噪音」图像，但 AI（如 CNN）却会以 99.9% 的置信度将其误认为某个特定物体。
未来的验证码，可能不再是「你是否能解决人类的问题」，而是「你是否会犯 AI 才会犯的错误」。
所以，回到开头的那个「铲猫屎」验证码。
你以为你是在逗猫？没准，你是在给某个「AI 铲屎官」机器人，免费上岗前培训呢。或者，你是在向系统证明，你不会傻到去点击一张 AI 误以为是「猫屎」的电视雪花点。
© THE END
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