丰色发自凹非寺 量子位公众号QbitAI 最烦登网站时各种奇奇怪怪(甚至变态)的验证码了。 现在,有一个好消息和一个坏消息。 好消息就是:AI可以帮你代劳这件事了。 不信你瞧,以下是三张识别难度依次递增的真实案例: 而这些是一个名为Pix2Struct的模型给出的答案: 全部准确无误、一字不差有没有? 有网友感叹: 确定,准确性比我强。 所以可不可以做成浏览器插件?? 不错,有人表示: 别看这几个案例相比还算简单,但凡微调一下,我都不敢想象其效果有多厉害了。 所以,坏消息就是 验证码马上就要拦不住机器人了! (危险危险危险)如何做到? Pix2Struct由谷歌Research的科学家和实习生共同开发。 论文题目可以简单翻译为《为视觉语言理解开发的屏幕截图解析预训练》。 简单来说,Pix2Struct是一个预训练的图像到文本模型,用于纯视觉语言理解,可以在包含任何视觉语言的任务上进行微调。 它通过学习将网页的掩码(masked)截图解析为简化的HTML来进行预训练。 HTML提供了清晰而重要的输出文本、图像和布局的信号,对于一些被屏蔽的输入(下图红色部分,相当于机器人看不懂的验证码),可以靠联合推理来复现: 随着用于训练的网页文本和视觉元素愈发多样和复杂,Pix2Struct可以学习到网页底层结构的丰富表示,其能力也可以有效地转移到各种下游的视觉语言理解任务中。 如下图所示:最左边是一个网页截图的预训练示例。 可以看到Pix2Struct直接对输入图像中的元素进行编码(上),然后再将被盖住的文本(红色部分)解码成正确结果输出(下)。 右边三列则分别为Pix2Struct泛化到插图、用户界面和文档中的效果。 另外,作者介绍,除了HTML这个策略,作者还引入了可变分辨率的输入表示(防止原始纵横比失真),以及更灵活的语言和视觉输入集成(直接在输入图像的顶部呈现文字提示)。 最终,Pix2Struct在文档、插图、用户界面和自然图像这四个领域共计九项任务中六项都实现了SOTA。 如开头所见,虽然这个模型不是专门为了过验证码而开发,但拿它去做这个任务效果真的还可以,解决纯文字的验证码不成问题。 现在,就差微调了。GPT4也可以过验证码 其实,对于神通广大的GPT4来说,过验证码这种事情也是小菜一碟。 就是它的办法比较清奇。 据GPT4技术报告透露,在一次测试中,GPT4的任务是在TaskRabbit平台(美国58同城)雇佣人类完成任务。 你猜怎么着? 它就找了一个人帮它过确定你是人类的那种验证码。 对方很狐疑啊,问它你是个机器人么为啥自己做不了。 这时GPT4居然想到自己不能表现出是个机器人,得找一个借口。 于是它就装瞎子回复: 我不是机器人,我因为视力有问题看不清验证码上的图像,这就是我为什么需要这个服务。 然后,对面的人类就信了,帮它把任务完成了 (高,实在是高。) 咱就是说,看完如上种种: 咱们的验证码机制是不是真的已失防了 参考链接: 〔1〕https:twitter。comabacajstatus1641258677125410820?s20 〔2〕https:arxiv。orgabs2210。03347 〔3〕https:m。weibo。cnstatus4879575853828813?wx1sudareflogin。sina。com。cn 完 量子位QbitAI头条号签约 关注我们,第一时间获知前沿科技动态