為了區別人類與機器，一般在登入網路服務時，會需要輸入一組字型扭曲、上下顛倒的身份驗證碼（CAPTCHA），一般文字辨識系統難以識別驗證碼特殊的呈現方式，因此能防止機械人程式重複註冊或登入帳戶。美國一家AI新創Vicarious，最近研發出了一套可以模擬人類視覺系統，能順利破解驗證碼並轉換成文字。
AI 已經能辨識文字圖像的驗證碼
美國AI新創Vicarious 在《科學》雜誌發表了一份研究報告，表示已經研發出一款可以模擬人類視覺的 AI系統，能夠成功破解以文字圖像呈現的「Captcha」及「 reCaptcha」驗證碼系統。
CAPTCHA這個詞最早是在2002年被提出，透過讓用戶輸入圖片上扭曲、變形的文字或數字來判定人類用戶身份，Vicarious新研發的系統叫做「遞歸神經網路」（Recursive Cortical Network，RCN），可以透過機器學習演算法模擬人類大腦運作的模式，系統內的人工神經元會以外部輸入的數據資料為基礎，將遞歸神經網路的人工神經元結構化的，並建構一套模型，這套模型便能快速的模擬人類對於視覺的反應，學習文字的特徵、圖像的輪廓，進而破解驗證碼。
破解成功率高達6成，驗證碼保護失效
透過神經元之間彼此的合作辨識出文字圖像，能破解Captcha驗證碼的「遞歸神經網路」系統的準確率已經達到66％，雖然成功率只有六成，但 Captcha 對於驗證碼的被讀取率標準，必須在1％以下，因此這套AI系統已經遠遠超越文字驗證碼系統所必須具備的保護程度，且已經具備在短時間內反覆嘗試成功破解驗證碼的能力。
「這些研究結果顯示以文字圖像呈現為主的『Captcha』已經過時。」 Vicarious 共同創辦人Dileep George說。隨著AI技術的發展，未來需要提升登入網路服務的驗證難度，才能避免被機器人破解，對資安專家來說，意味著現在的驗證碼系統將要過時。
