在当今科技飞速发展的时代，AI 与人类之间的斗争从未停歇，而验证码成为了这场斗争的又一前沿阵地。
验证码，这个我们在日常网络生活中频繁接触的元素，最初是为了帮助训练 AI 执行书籍数字化任务时能更好地执行文本识别。由 Luis von Ahn（多邻国联合创始人）发明的这一创举，将扫描不清的单词作为验证码展示给人类，通过人类的识别，我们在无意间教会了 AI 。
随着 AI 技术的日益强大，大多数验证码图像如今都能被轻松解析。人工智能的出现开创了验证码绕过（captcha bypass）技术的新时代。神经网络和机器学习算法使系统能够从数据中学习、适应并克服传统验证码带来的挑战。一度被认为是密不透风的验证码也在 AI 面前逐渐失去了效力。
AI 甚至非常擅长模仿人类来骗过机器人检测器，比如模仿人类“糟糕的”准确性，甚至模仿人类在犹豫点击哪个方框时的鼠标动作。表面上看起来，这是验证码和 AI 之间的战争，实际上，这是人类和 AI 之间的博弈。
验证码的工作原理其实并不复杂。长期以来，网站和移动应用程序一直受到机器人的大规模攻击。这些恶意机器人通过编程自动消耗大量计算资源、发布垃圾信息、收集网站数据，甚至注册和执行用户验证。在这种情况下，CAPTCHA（全称为“区分计算机和人类的全自动公共图灵测试”）应运而生，也就是我们现在所熟知的验证码。
验证码被设计为一些对人类来说很容易，但对计算机机器人来说却很难回答的问题或挑战。它可分为四种类型：基于文本、基于图像、基于音频和基于行为。基于文本的验证码曾因深度学习人工智能的普及而面临挑战，当文字被调整得更加失真、更加复杂时，真正的人类却可能无法提供正确的答案。基于音频的验证码会因背景噪音、音频质量差等因素而难以被人类解读。基于图像的验证码利用了人类的视觉感知优势，但也会让用户感到困惑。基于行为的验证码则通过分析用户的行为来区分人类和机器人。
在这场没有硝烟的战争中，人类与 AI 围绕验证码展开的较量还在继续。未来，验证码将如何发展，人类又将如何应对 AI 的挑战，我们拭目以待。
