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證明自己不是機器人，幾乎是每個網絡沖浪人的日常小考。

有太多這樣的瞬間：你正在網上訂票，準備支付時，界面出現一個彈窗要求你確認你是人類：

為了給程序證明我不是程序 —— 

• 你在5秒內找出了所有的十字路口，

• 在3秒內點擊了混在草叢后的自行車，
  

• 以超過全民85%的速度把滑塊移到了正確的位置……

  
  

最終，以人類身份光榮地通過了系統的考驗！

那么，這個驗證是如何判斷區分真實人類的？機器人難道就無法勾選「我不是機器人」的復選框嗎？

首先，我們來介紹一下這場人機戰的關鍵裁判—— reCAPTCHA。

reCAPTCHA是Google開發的一種安全機制，核心任務就是區分真人用戶和自動化程序（比如“爬蟲”或機器人等）———

每當你在網上點擊那個“我不是機器人”的小方框，就是在參與一場人機較量。

reCAPTCHA就是較量中的裁判，通過用戶的點擊進行判斷，把惡意程序擋在門外，確保只有真正的用戶才能通過。

reCAPTCHA最早誕生在20年代初期，隨著互聯網的興起，網絡開始面臨越來越多的垃圾信息和惡意程序的威脅。當時，卡內基梅隆大學的路易斯·馮·安（Luis von Ahn）在研究惡意程序防御時開發了reCAPTCHA。

這種技術最初通過讓用戶識別扭曲的文字或圖像，來驗證其是否為人類。

比較典型的驗證

偶爾也會遇到特別離譜的……

研究過程中，馮·安意識到這項技術還可以應用于幫助轉錄舊手稿。為此，馮·安進一步改進了reCAPTCHA：不僅使用驗證碼，也同時把老舊文檔文獻中的單詞展示給用戶，借助用戶的驗證過程完成標注，助力歷史文獻的數字化。（這些文獻中的字跡僅靠光學字符識別系統（OCR）無法很好地識別）

reCAPTCHA的使用大大減少了人工手動轉錄文獻的工作量。目前已有約5萬個網站在使用它進行身份驗證，每天幫助轉錄超過1800萬個單詞。世界頭部互聯網檔案館（Internet Archive）每天使用reCAPTCHA來數字化多達1000本書籍、報紙和其他文檔；《紐約時報》也利用reCAPTCHA來數字化其自1851年以來的檔案。

和傳統的OCR技術相比，reCAPTCHA在處理舊文檔時的準確率高達99%，遠遠優于OCR在處理19世紀前出版書籍時高達20%的錯誤率。

這個方法一開始效果還不錯，但隨著技術的進步，機器人也慢慢地學會了識別這些扭曲的文字。

于是reCAPTCHA也跟著進化，從簡單的文字識別變成了我們今天看到的「請點擊所有有交通燈的圖片」之類的圖片識別任務，以及讓用戶勾選「我不是機器人」的方式來完成驗證。

谷歌在2009年收購了reCAPTCHA后，把這種技術用到了谷歌書籍和Google Maps等項目，用來改進文字識別和地理數據處理。

頓悟原來我每次嘔心瀝血完成驗證，都在充當Google的人工標注勞動力

那么，reCAPTCHA究竟是如何判斷你是人類還是機器人的？

當你點擊這個“我不是機器人”的方框時，reCAPTCHA就會根據你的點擊行為判斷你是否是一個真實的人類。

點擊行為分析背后是非常有趣的領域：人機交互（HCI）與行為生物識別（Behavioral Biometrics）：通過大量的行為數據分析，從用戶的日常操作中提取出生物行為特征，與機器人的行為對比。

識別的關鍵并不在于你是否能在框中完成點擊，而在于你點擊的動作。

reCAPTCHA通過分析你點擊的速度、鼠標的軌跡，以及你在頁面上的一些小動作來判斷你到底是不是人類。

人在操作鼠標時，手指總是會有些許抖動的。移動路徑可能會有一些小彎曲或停頓、速度時快時慢、點擊前隨著閱讀思考有小片刻停頓，或是在點擊后追加一些慣性動作。這些微小的變化通常會比機器人更自然。

而機器人則趨向于完美的直線和精準的點擊。

大量行為數據分析發現，機器人雖然能快準狠地點擊目標，但它們的動作太“完美”，不像人類的隨意：鼠標的移動路徑通常是最短的直線，點擊速度也十分一致。這種差異是用來識別人類和機器人的關鍵。

（原來我勝出是因為菜…）

Castle（一家專注做賬戶安全和欺詐檢測的公司）的研究員Johan Brissmyr通過記錄鼠標在網頁上的位置，展示了人機兩種截然不同的移動軌跡：包括瞬間跳躍、直線移動和貝塞爾曲線：

可以看出，模擬生成的自動化程序通常會通過直接指定坐標的方式移動鼠標，導致不自然的軌跡，如瞬間跳躍或直線移動（1A）。

通過移動速度和加速度的分析比對，也可以發現機器人軌跡中的加速度通常接近于零，這是識別人機的關鍵。

人類日常點擊鼠標時，隨著手腕手指的發力，鼠標的移動軌跡會產生加速度變化。而自動化程序的鼠標移動通常是以恒定速度沿直線完成，加速度接近零。

針對行為分析的結果，系統會為每個用戶生成一個“信譽評分”（score）。這個評分從0.1到1不等。分數越高，說明系統越相信你是個真真切切的人類；分數越低，系統就會更加警覺，甚至可能要求你進行進一步驗證。

當用戶點擊太快或軌跡過于“機器人”時，系統給出的低分會觸發更復雜的視覺驗證，比如讓用戶選擇含有摩托車或街燈的圖片，或甚至語音、視頻的驗證。

系統展示的驗證圖片一般會具有一定的模糊性或復雜性，這種多角度的物體識別對自動程序來說挑戰比較大。因為物體從不同角度看，輪廓、光影會發生變化，會導致識別難度大大增加。

而電腦程序主要根據平面圖像來理解三維物體，如果訓練數據不夠全面，就可能無法準確識別在特定角度下的物體。人類的大腦則天然擅長處理這些變化，即使圖片質量不高或角度怪異，也能迅速識別出目標物體。

道高一尺，魔高一丈。

隨著人工智能技術的迅猛發展，機器人不僅能執行點擊任務，也能逐漸通過復雜的算法模仿人類行為。防御與攻擊相互推動，像一場無休止的貓鼠游戲。每一步都要求防御系統不斷進化，以應對愈加精巧的對抗性AI。