CAPTCHA가 그토록 어려워지는 이유

작년 어느 시점에서 제가 인간임을 증명하려는 Google의 끊임없는 요청이 느끼기 시작했습니다. 점점 공격적입니다. 점점 더 “나는 로봇이 아니다”라고 말하는 단순하고 약간 귀여운 버튼에 이어 이미지 그리드에있는 모든 신호등, 횡단 보도, 상점 정면을 선택하여이를 증명하라는 요구가 이어졌습니다. 먼 단풍에 묻혀 있고 횡단 보도가 뒤틀리고 반쯤 모퉁이를 돌았고 점포 간판이 흐릿하고 한국어로되어 있습니다. 소화전을 확인하라는 요청을 받고 그것에 고군분투하는 것에 대해 독특하게 불쾌한 것이 있습니다.

이러한 테스트는 컴퓨터와 인간을 구분하기 위해 완전 자동화 된 공용 튜링 테스트의 약자라고 불리며, 이전에는 이러한 종류의 불가해성 정체에 도달했습니다. 2000 년대 초에는 텍스트의 단순한 이미지만으로도 대부분의 스팸봇을 괴롭힐 수 있습니다. . 그러나 10 년 후, Google이 Carnegie Mellon 연구원들로부터 프로그램을 구입하고이를 사용하여 Google 도서를 디지털화 한 후 광학 문자 인식 프로그램을 개선하는 데 앞장서 기 위해 텍스트를 점점 더 왜곡하고 가려야했습니다. 로터리 방식으로 문제를 해결하는 모든 인간이 개선하는 데 도움이되었습니다.

AI 교육을위한 훌륭한 도구이기 때문에 주어진 테스트는 일시적 일 수밖에 없었습니다. 발명가들은 처음부터 인정했습니다. 모든 연구자, 사기꾼 및 일반 인간이 AI가 할 수있는 일의 문턱에서 수십억 개의 퍼즐을 풀면 어느 시점에서 기계가 우리를 지나갈 것입니다. 2014 년에 Google은 가장 왜곡 된 텍스트를 해결하기 위해 기계 학습 알고리즘 중 하나를 인간과 비교했습니다. 컴퓨터는 99.8 %의 시간 동안 올바른 테스트를 받았지만 인간은 33 %에 불과했습니다.

Google 그런 다음 No Re로 이동했습니다. 사용자 데이터와 행동을 관찰하여 일부 사람이 “로봇이 아닙니다”버튼을 클릭하여 통과 할 수 있도록하고 오늘날 우리가 보는 이미지 라벨을 다른 사람에게 제공합니다. 그러나 기계는 다시 한 번 점포 일 수도 있고 아닐 수도있는 모든 차양? 그들은 기계와의 인류 군비 경쟁의 종말입니다.

미국의 컴퓨터 과학 교수 인 Jason Polakis 시카고에있는 일리노이 대학은 최근 난이도의 증가를 개인적으로 인정합니다. 2016 년에 그는 Google의 자체 이미지 검색을 포함하여 기성 이미지 인식 도구를 사용하여 70으로 Google의 이미지를 해결하는 논문을 발표했습니다. 다른 연구자들은 Goog를 사용하여 Google의 오디오 문제를 해결했습니다. le의 자체 오디오 인식 프로그램입니다.

머신 러닝은 이제 기본적인 텍스트, 이미지 및 음성 인식 작업에서 인간만큼 훌륭하다고 Polakis는 말합니다. 사실 알고리즘이 더 좋을 것입니다. “우리는 소프트웨어를 더 어렵게 만드는 것이 결국 많은 사람들에게 너무 어려워지는 시점에 있습니다. 대안이 필요하지만 아직 구체적인 계획은 없습니다.”

에 관한 문헌은 인간이 보편적으로 능숙하고 기계가 어려움을 겪고있는 텍스트 또는 이미지 인식 이외의 다른 것을 찾으려는 잘못된 시작과 이상한 시도로 가득 차 있습니다. 연구원들은 사용자에게 얼굴 표정, 성별에 따라 사람의 이미지를 분류하도록 요청했습니다. (얼마나 잘되었는지 상상할 수 있습니다.) 사용자가 자란 지역에서 흔히 볼 수있는 동요를 기반으로 한 퀴즈 및 s에 대한 제안이있었습니다. 이러한 문화는 봇뿐만 아니라 해외 농장에서 일하는 인간을 대상으로 수수께끼를 풀고 있습니다. 사람들은 사용자에게 돼지를 식별하도록 요청했지만 돼지를 만화로 만들고 선글라스를 주면서 이미지 인식을 방해했습니다. 연구원들은 사용자에게 식별을 요청하는 방법을 조사했습니다. Magic Eye와 같은 얼룩으로 개체를 fy. 흥미로운 변형으로 2010 년 연구자들은 s를 사용하여 고대 암각화를 색인화 할 것을 제안했습니다. 컴퓨터는 동굴 벽에 새겨진 순록의 몸짓 스케치를 해독하는 데 그다지 능숙하지 않습니다.

최근에는 그랬습니다. 텍스트가 아닌 기호로 제공되거나 게임 보드의 맥락에서 암시 된 지침을 사용하여 사용자가 물체를 특정 각도로 회전하거나 퍼즐 조각을 위치로 이동해야하는 게임과 같은 테스트를 개발하려는 노력. 인간은 퍼즐의 논리를 이해할 수 있지만 명확한 지침이없는 컴퓨터는 당황 할 것입니다. 다른 연구자들은 인간의 상호 작용을 증명하기 위해 기기 카메라 나 증강 현실을 사용하여 인간이 신체를 가지고 있다는 사실을 악용하려고했습니다.

이러한 테스트 중 많은 문제가 반드시 봇이 너무 영리하다는 것은 아닙니다. 인간이 그들을 빤다. 인간이 멍청한 것은 아닙니다. 인간은 언어, 문화, 경험이 매우 다양합니다. 사전 교육이나 많은 생각없이 모든 사람이 통과 할 수있는 테스트를 만들기 위해 모든 것을 제거하면 이미지 처리와 같은 잔인한 작업이 남게됩니다. 바로 맞춤형 AI가 잘할 것입니다. .

“테스트는 인간의 능력에 의해 제한됩니다.”라고 Polakis는 말합니다. “우리의 신체적 능력뿐만 아니라 문화와 언어를 넘나 드는 무언가가 필요합니다. 그리스 사람, 시카고 사람, 남아프리카 공화국,이란, 호주 사람과 동시에 작업 할 수있는 일종의 도전이 필요합니다. 그리고 그것은 문화적 복잡함과 차이로부터 독립적이어야합니다. 평범한 사람에게 쉬운 무언가가 필요하고, 특정 하위 그룹에 묶여서는 안되며, 동시에 컴퓨터에게는 힘들어 야합니다. 그것은 여러분이 실제로 할 수있는 일에 매우 제한적입니다. 그리고 그것은 인간이 빠르게 할 수있는 일이어야하고 너무 짜증나 지 않아야합니다.”

흐릿한 이미지 퀴즈를 고치는 방법을 알아 내면 금방 철학적 영역으로 넘어갑니다. : 기계로 입증 할 수 있지만 어떤 기계도 흉내낼 수없는 보편적 인 인간의 특성은 무엇입니까? 인간이란 무엇입니까?

하지만 인간성은 우리가 작업을 수행하는 방식이 아니라 세상을 이동하는 방식,이 경우 인터넷을 통해 이동하는 방식으로 측정 될 수 있습니다. 봇 탐지 회사 인 Shape Security의 최고 기술 책임자가되기 전에 Google에서 클릭 사기에 맞서 일했던 Shuman Ghosemajumder는 게임, 비디오 등 어떤 종류의 테스트를 고안하든 결국 실패 할 것이라고 말합니다. 그는 테스트보다는 “지속적인 인증”이라는 것을 선호하는데, 본질적으로 사용자의 행동을 관찰하고 자동화 신호를 찾는다. “실제 인간은 자신의 운동 기능을 잘 제어하지 못합니다. t 마우스가 정말 열심히 노력하더라도 여러 상호 작용에서 두 번 이상 동일한 방식으로 마우스를 움직입니다.”라고 Ghosemajumder는 말합니다. 봇은 마우스를 움직이지 않거나 마우스를 매우 정확하게 움직이지 않고 페이지와 상호 작용하지만 인간의 행동은 스푸핑하기 어려운 “엔트로피”를 가지고 있다고 Ghosemajumder는 말합니다.

Google의 자체 팀도 이와 비슷하게 생각하고 있습니다. 작년 말에 발표 된 최신 버전 인 re v3는 “적응 형 위험 분석”을 사용하여 트래픽이 얼마나 의심 스러운지에 따라 점수를 매 깁니다. 그런 다음 웹 사이트 소유자는 암호 요청 또는 이중 인증과 같은 문제를 대략적인 사용자에게 제시하도록 선택할 수 있습니다. 팀의 제품 관리자 인 Cy Khormaee에 따르면 Google은 사이트에서 “좋은 트래픽”이 어떻게 보이는지 관찰하고이를 사용하여 “나쁜 교통.” 보안 연구원은 쿠키, 브라우저 속성, 트래픽 패턴 및 기타 요인이 혼합되었을 가능성이 있다고 말합니다. 새로운 봇 탐지 모델의 한 가지 단점은 VPN 및 추적 방지 확장 프로그램과 같은 기능으로 인해 의심스럽고 문제가있는 것으로 표시 될 수 있으므로 감시를 최소화하면서 웹 탐색을 성가신 경험으로 만들 수 있다는 것입니다.

Google 팀의 엔지니어링 책임자 인 Aaron Malenfant는 Turing 테스트에서 벗어나는 것은 인간이 계속 잃고있는 경쟁을 회피하기위한 것이라고 말합니다. “사람들이 머신 러닝에 점점 더 많은 투자를할수록 이러한 종류의 도전은 인간에게 점점 더 어려워 질 것입니다. 이것이 바로 V3를 출시 한 이유입니다. Malenfant는 지금부터 5 년에서 10 년 후에는 도전이 전혀 실행되지 않을 것이라고 말합니다. 대신 웹의 대부분은 백그라운드에서 지속적이고 비밀 튜링 테스트를 실행할 것입니다.

그의 책 The 대부분의 인간 인 브라이언 크리스티안은 인간 포일로 튜링 테스트 대회에 참가하고 대화에서 당신의 인간성을 증명하는 것이 실제로 매우 어렵다는 것을 알게되었습니다. 반면에 봇 제작자는 가장 유창한 사람이 아니고 통과하기 쉽다는 것을 알게되었습니다. 지능적인 대화 주의자이지만, 비 공평적인 농담으로 질문을 피하거나 오타를 만들거나 2014 년 튜링 대회에서 우승 한 봇의 경우 영어를 잘 이해하지 못하는 13 세 우크라이나 소년이라고 주장합니다. , 오류는 인간입니다. 세계에서 가장 널리 사용되는 튜링 테스트 인, 이미지에 라벨을 지정하고 텍스트를 구문 분석하는 데 사람을 능가하는 봇을 만들지 않고 실수를 저지르는 봇을 만드는 새로운 군비 경쟁이 유사한 미래를 맞이할 가능성이 있습니다. 버튼을 놓치고주의가 산만 해지고 탭을 전환합니다. nk 사람들은 평균적인 인간 사용자 또는 멍청한 인간을 시뮬레이션하는 애플리케이션이 있다는 것을 깨닫고 있습니다.”라고 Ghosemajumder는 말합니다.

테스트는이 세상에서도 지속될 수 있습니다. 아마존은 2017 년에 인간이 해독하는 데 큰 어려움을 겪는 착시 현상과 논리 퍼즐을 포함하는 계획에 대한 특허를 받았습니다. 실패를 통해 튜링 테스트라고 부르며, 통과하는 유일한 방법은 답을 틀리는 것입니다.