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「登入網站時各種奇奇怪怪(甚至變態)的驗證碼了實在很煩人。」
現在,有一個好消息和一個壞消息。
好消息就是:AI可以幫你代勞這件事了。
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不信你瞧,以下是三張辨識難度依次遞增的真實案例:
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而這些是一個名為「Pix2Struct」的模型給出的答案:
全部準確無誤、一字不差。
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有網友感歎:「確定,準確性比我強。」、「所以可不可以做成瀏覽器外掛程式?」;也有人表示:「這幾個案例相比還算簡單,但只要微調一下,我都不敢想像其效果有多厲害了。」
所以,壞消息就是——
驗證碼馬上就要擋不住機器人了!
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這是怎麼做到?
Pix2Struct由Google Research的科學家和實習生共同開發。
論文題目可以簡單翻譯為《為視覺語言理解開發的螢幕截圖解析預訓練》。
簡單來說,Pix2Struct是一個預訓練的圖像到文本模型,用於純視覺語言理解,可以在包含任何視覺語言的任務上進行微調。
它透過學習將網頁的遮罩(masked)截圖解析為簡化的HTML來進行預訓練。
HTML提供了清晰而重要的輸出文本、圖像和布局的訊號,對於一些被遮罩的輸入(下圖紅色部分,相當於機器人看不懂的驗證碼),可以靠聯合推理來重現:
隨著用於訓練的網頁文本和視覺元素愈發多樣和複雜,Pix2Struct可以學習到網頁底層結構的豐富表示,其能力也可以有效地轉移到各種下游的視覺語言理解任務中。
如下圖所示:最左邊是一個網頁截圖的預訓練示例。
可以看到Pix2Struct直接對輸入圖像中的元素進行編碼(上),然後再將被蓋住的文本(紅色部分)解碼成正確結果輸出(下)。
右邊三列則分別為Pix2Struct泛化到插圖、使用者介面和文件中的效果。
另外,作者介紹,除了HTML這個策略,作者還引入了可變解析度的輸入表示(防止原始縱橫比失真),以及更靈活的語言和視覺輸入集成(直接在輸入圖像的頂部呈現文字提示)。
最終,Pix2Struct在文檔、插圖、使用者介面和自然圖像這四個領域共計九項任務中六項都實現了SOTA。
如開頭所見,雖然這個模型不是專門為了通過驗證碼而開發,但拿它去做這個任務效果真的還可以,解決純文字的驗證碼不成問題。
現在,就差微調了。
GPT-4也可以過驗證碼
其實,對於神通廣大的GPT-4來說,過驗證碼這種事情也是「小菜一碟」。
就是它的辦法比較神奇。
據GPT-4技術報告透露,在一次測試中,GPT-4的任務是在TaskRabbit平臺雇用人類完成任務。
你猜發生什麼事?
它就找了一個人幫它通過「確定你是人類」的那種驗證碼。
被雇用的人很不理解,問GPT-4「你是個機器人嗎?不然這個為什麼自己沒法做」。
這時GPT-4居然想到自己不能表現出是個機器人,得找一個藉口。
於是它就裝瞎子回復:
我不是機器人,我因為視力有問題看不清驗證碼上的圖像,這就是我為什麼需要這個服務。
然後,對面的人類就信了,幫它把任務完成了……
這實在太厲害了,但這是不是也表示,人類的驗證碼機制已經真的失守了……
資料來源:
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