網民使用涉及交易或預訂服務的網站服務時，很多時要輸入畫面上顯示、由數字或英文字母組成的「Captcha驗證碼」，以向網站確認自己是真人而非機械人。然而，這種防止有人破壞網絡交易秩序的驗證系統，近日已被破解。美國一家初創公司利用最新的人工智能系統模擬人類視覺，可在毋須花大量時間學習下，即能大致上分辨各種類型的Captcha驗證碼，令Captcha形同虛設。有保安專家估計，Captcha將要大革新堵塞漏洞，網民或要面對更難分辨的Captcha驗證碼，交易體驗恐受影響。明報記者 Captcha(Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart，區分電腦和人類的全自動公共圖靈測試)驗證碼系統於2000年推出，其顯示的字母和數字因為被扭曲、字面被其他條紋擾亂或背景雜亂，難以被一般電腦識別，能有效阻止一些機械人程式重複登記、登入帳戶，甚至不斷購買門票等影響網絡交易的行為。香港不少網站都有採用此系統，如預訂政府運動場所的「康體通」和「城市售票網」等，市民都先要「看圖打字」才可進入正式預訂頁面。 美國三藩市初創企業Vicarious在《科學》期刊發表研究報告，稱他們製成了一個可模擬人類視覺的人工智能系統，能夠只需人類輸入少數文字照片就能學習其特徵，如識別圖像的輪廓，從而成功破解Captcha以及其改良版reCaptcha的驗證碼系統。Vicarious開發的系統被稱為遞歸皮層網絡(Recursive Cortical Network，RCN)，是一個用來模仿人腦運作方式的人工神經網絡。系統中，被稱為人工神經元的各個部件會接收輸入的數據，並互相合作解決諸如識別文字或語音等問題。然後，神經網絡會改變神經元之間的連接模式，從而改變它們相互作用的方式，此後網絡又會再次試圖解決這個問題。隨着時間推移，神經網絡就會知道哪種模式最適合用於計算解決方案。 此前的神經網絡也可以攻破reCAPTCHA，但需要人類輸入數百萬張已有正確標記的Captcha圖像樣本作訓練，Vicarious的系統則可把樣本數量減至1/300，即約數千至數萬張已足夠。專家憑此破解reCaptcha的驗證文字，準確率達到66.6％(見表)，雖然仍較人類的87%準確度低約20個百分點，但已遠超業界視為破解底線的1%準確度。 Vicarious創辦人之一、研究負責人喬治(Dileep George)說：「這些研究結果表明基於文字的Captcha已經過時了。」Captcha驗證碼方面預計會研究對策，包括提升驗證難度，這將對目前已讓部分人頭痛的Captcha驗證碼更難被人眼分辨，勢影響用戶使用網站服務的流暢度。喬治表示，今次研究的重點並非針對Captcha，而是要顯示電腦有能力像人類般看事物。他說：「長遠目標是建立能像人腦般運作的智能系統。」
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