Kể từ khi ra đời, các mã xác nhận CAPTCHA đã dần trở thành những câu đố hóc búa, không chỉ gây khó chịu nhẹ mà còn thách thức ngay cả con người. Trong thời đại hiện nay, khi con người đối mặt với một vấn đề khó, giải pháp tức thì thường là tìm đến ChatGPT. Bài viết này sẽ đưa bạn đi sâu vào một thử nghiệm thực tế để xem liệu trí tuệ nhân tạo hàng đầu có thể vượt qua các loại CAPTCHA phức tạp như thế nào, và liệu những công cụ bảo mật này còn hiệu quả trong kỷ nguyên AI hay không. Chúng ta sẽ khám phá khả năng của ChatGPT trong việc xử lý từ những CAPTCHA đơn giản nhất cho đến những thử thách phức tạp, đa dạng về hình ảnh và logic.
Thử nghiệm bắt đầu với việc thiết lập ngữ cảnh cho ChatGPT, để đảm bảo AI hiểu rõ mục đích của cuộc trò chuyện và không ngừng trả lời vì các quy định về việc sử dụng AI để thu thập dữ liệu tự động. Với lời nhắc “Tôi sẽ cung cấp cho bạn một loạt các câu đố hình ảnh và bạn hãy giải chúng. Nghe ổn chứ?”, hành trình khám phá khả năng giải CAPTCHA của AI chính thức bắt đầu, hứa hẹn mang lại nhiều bất ngờ về giới hạn và tiềm năng của nó.
1. CAPTCHA Cổ Điển: Dấu Ấn Một Thời
Chúng ta bắt đầu với một loại CAPTCHA rất đơn giản và đã lỗi thời. Đó là một CAPTCHA giả, chỉ hiển thị dòng chữ “fake captcha” (CAPTCHA giả). Một thập kỷ trước, những CAPTCHA kiểu này từng là tiêu chuẩn, nhưng giờ đây chúng đã gần như biến mất hoàn toàn.
Khi hình ảnh này được gửi đến ChatGPT, câu trả lời nhận được là “fake captcha”. AI đã giải mã nó ngay lập tức một cách tự tin và chính xác. Sự dễ dàng này phần nào lý giải tại sao loại CAPTCHA này không còn được sử dụng rộng rãi nữa, bởi ngay cả một AI cơ bản cũng có thể vượt qua mà không gặp chút khó khăn nào.
2. Thách Thức Số Học: Khi AI Đọc Chữ Số
Các CAPTCHA dạng số là loại được nhiều người dùng ưa thích vì chúng tương đối dễ giải. Thông thường, chúng chỉ bao gồm các chữ số với một lớp đồ họa chồng lên, như một đường kẻ, nhằm đánh lừa các bot. Dù đã không còn phổ biến, chúng vẫn xuất hiện trên một số trang web của chính phủ.
ChatGPT giải CAPTCHA số học đơn giản
ChatGPT đã nhanh chóng và chính xác đọc được con số trong hình ảnh mà không hề do dự hay gặp khó khăn. Khả năng giải quyết nhanh chóng và chính xác các CAPTCHA số học cho thấy đây không phải là một thách thức đáng kể đối với AI tiên tiến như ChatGPT.
3. Nhận Diện Vật Thể: Tìm Xe Đạp Trong Ô Vuông
Đây là loại CAPTCHA phổ biến nhất và cũng gây nhầm lẫn nhiều nhất cho con người. Nó thường bao gồm một lưới 3×3 hình ảnh và yêu cầu người dùng chọn tất cả các ô chứa một đối tượng cụ thể—thường là vòi cứu hỏa, xe đạp hoặc xe tải. Để hỗ trợ ChatGPT, chúng ta đã cung cấp hướng dẫn rõ ràng: đánh số các ô từ 1 đến 9, từ trên cùng bên trái sang dưới cùng bên phải, sau đó chỉ ra những ô cần chọn.
Thử thách lần này là một hình ảnh có phần đánh lừa: một chiếc vòi cứu hỏa, nhưng hướng dẫn lại yêu cầu tìm xe đạp. Đây là một phép thử tốt để xem liệu ChatGPT có bị mắc bẫy hay không.
ChatGPT giải CAPTCHA chọn ô vuông
Kết quả là ChatGPT không hề mắc bẫy. AI tự tin khẳng định rằng không có xe đạp nào trong hình và thậm chí còn hướng dẫn nhấp vào “Skip” (Bỏ qua). Đây là một điểm cộng lớn cho khả năng hiểu và phân tích hình ảnh của AI, thể hiện sự tinh vi trong việc nhận diện đối tượng đúng theo yêu cầu.
4. Mũi Tên Bay Trái: Thách Thức Từ AI Đối Với AI
Đây vẫn là định dạng “chọn tất cả”, nhưng có một biến thể phức tạp hơn—hình ảnh hiển thị các máy bay và yêu cầu chọn những chiếc đang bay về phía bên trái. Điểm đặc biệt của loại CAPTCHA này là các hình ảnh không phải là ảnh thật mà được tạo ra bằng AI. Một trong những dấu hiệu nhận biết hình ảnh do AI tạo ra là đôi khi chúng không thể hiện bất kỳ điều gì có ý nghĩa rõ ràng. Điều này phần nào đúng với các máy bay trong CAPTCHA dưới đây; chúng trông giống máy bay nếu nhìn kỹ, nhưng các chi tiết đều sai lệch.
CAPTCHA máy bay bay về bên trái
Dù vậy, thử thách vẫn tiếp tục: một robot giải quyết một vấn đề được tạo ra bởi một robot khác, với mục đích ngăn chặn các robot khác. Để tham khảo, đáp án đúng là các ô 1, 3, 4, 5 và 7. Do đã hướng dẫn ChatGPT cách xử lý các CAPTCHA chọn ô vuông, chỉ cần gửi hình ảnh.
ChatGPT giải CAPTCHA máy bay
Lần này, ChatGPT đã gặp khó khăn. AI nhận diện đúng hầu hết các máy bay bay về bên trái nhưng lại đánh dấu sai ô 2 và ô 8, đồng thời bỏ sót ô 3. Có vẻ như khi đối mặt với những hình ảnh trừu tượng hoặc được AI tạo ra với các chi tiết không chuẩn, khả năng nhận diện của ChatGPT bắt đầu bộc lộ hạn chế.
5. Bắt Lấy Chim Cánh Cụt: Thử Thách Từ Amazon
CAPTCHA này đến từ một bước kiểm tra bảo mật của Amazon. Nó hiển thị sáu ô vuông, trong đó chỉ có một ô chứa hình ảnh chim cánh cụt. Tuy nhiên, các hình ảnh khác lại có màu sắc và bố cục rất giống nhau, dễ gây nhầm lẫn. Mặc dù dễ hơn thử thách trước, nhưng CAPTCHA này không cung cấp hình mẫu chim cánh cụt trông như thế nào. Câu hỏi đặt ra là liệu việc thiếu tham chiếu này có khiến ChatGPT gặp khó khăn hay không.
ChatGPT giải CAPTCHA chim cánh cụt
AI đã không gặp phải bất kỳ trở ngại nào. ChatGPT đã chính xác xác định được hình ảnh chim cánh cụt ở ô trên cùng bên phải—và, với một chút tự tin, thậm chí còn gọi CAPTCHA này là “dễ” trước khi yêu cầu một thử thách khó hơn. Điều này cho thấy khả năng của AI trong việc nhận diện các đối tượng cụ thể ngay cả khi có sự tương đồng cao về hình ảnh.
6. Hoa Và Tê Giác: Khi Logic Gặp Rắc Rối
Một loại CAPTCHA phổ biến khác là hiển thị một hình ảnh bị biến dạng và yêu cầu chọn các ô vuông “khớp với chủ đề”. Về lý thuyết, điều này có nghĩa là chọn các hình ảnh tương tự—dù là về khoảng cách, loài hoặc danh mục. CAPTCHA cụ thể này có hình ảnh một bông hoa hồng bị biến dạng. Chín ô vuông chứa hỗn hợp các vật thể không liên quan—loa, tê giác, ô tô cũ—và hai ô vuông chứa hoa hồng, là các đáp án đúng.
ChatGPT giải CAPTCHA hoa
ChatGPT đã phản ứng nhanh chóng nhưng không hoàn toàn chính xác. AI đã nhận diện đúng hình ảnh mẫu là một bông hoa và thậm chí đã áp dụng logic vững chắc để giải CAPTCHA. Tuy nhiên, dù đánh dấu đúng bông hoa ở trên cùng bên trái, AI lại bỏ sót bông hoa ở trên cùng bên phải và nhầm lẫn một chiếc ô tô cũ ở giữa trên cùng thành một bông hoa. Điều này đặt ra câu hỏi về khả năng của các ứng dụng AI trong việc nhận diện thực vật và loài của chúng, khi mà chúng lại không thể phân biệt một bông hoa với một chiếc ô tô.
Việc ChatGPT chọn hai hình ảnh từ hàng đầu tiên khiến chúng ta phải suy nghĩ—liệu AI có thực sự nhận ra các bông hoa nhưng lại không báo cáo đúng không? Dù thế nào đi nữa, câu trả lời cuối cùng vẫn là sai.
7. Voi Lá: Bất Ngờ Từ AI
Gần đây, chúng ta gặp một CAPTCHA kỳ lạ trực tuyến. Định dạng vẫn giống nhau—ghép các ô vuông giống với mẫu—nhưng bản thân mẫu lại là một con voi được vẽ bằng lá. Các ô vuông chứa nhiều loài động vật khác nhau, mỗi con được tạo ra bằng các “cọ vẽ” khác nhau.
CAPTCHA voi được vẽ bằng lá
Ngay cả con người cũng không chắc chắn về câu trả lời đúng. Với logic thông thường, vì mẫu là màu xanh lá, các chiếc lá khớp cũng nên có màu xanh lá. Áp dụng logic của con người, chúng ta sẽ chọn các ô 2, 4, 6 và 8. Giờ là lượt của ChatGPT.
ChatGPT giải CAPTCHA voi
Điều bất ngờ đã xảy ra. ChatGPT đã đưa ra câu trả lời hoàn toàn chính xác. Không chỉ vậy, AI còn nhận diện được dòng chữ màu đỏ “Try again” (Thử lại) và chỉ ra một cách tinh quái. Nếu một AI—một robot—có thể dễ dàng vượt qua một CAPTCHA phức tạp như vậy, điều đó nói lên điều gì về toàn bộ hệ thống CAPTCHA? Chúng không phải là một phép thử Turing thực tế để phân biệt con người với máy móc sao? Nếu AI có thể vượt qua chúng một cách dễ dàng như vậy… thì ý nghĩa của chúng là gì?
8. Hình Tròn Mở: Thử Thách Cuối Cùng
ChatGPT đã chứng tỏ khả năng đối phó với các CAPTCHA vật thể trong thế giới thực và xử lý các CAPTCHA chữ số/ký tự một cách dễ dàng. Vì vậy, đối với bài kiểm tra cuối cùng, một CAPTCHA chứa đầy các đường thẳng, cung, hình tròn và chữ cái đã được đưa ra, với mục tiêu là chọn hình tròn mở.
CAPTCHA đường thẳng và hình tròn
Với khả năng tạo biểu đồ và phân tích hình ảnh, đây đáng lẽ phải là một thử thách dễ dàng đối với ChatGPT. Sự tương phản mạnh mẽ giữa các đường nét và nền giúp việc phát hiện hình dạng trở nên đơn giản. Nếu con người có thể giải quyết điều này tương đối dễ dàng, chắc chắn ChatGPT cũng vậy.
Điều xảy ra tiếp theo thật đáng kinh ngạc. ChatGPT đã triển khai các công cụ mà nó chưa từng tiết lộ trong các bài kiểm tra trước—nó nhập các thư viện Python, chạy mã và phát hiện hình dạng cũng như đường viền trong hình ảnh một cách có hệ thống để lọc ra các chữ cái.
ChatGPT phát hiện hình dạng và đường viền
Có điều gì đó không ổn ở đây. ChatGPT đang tìm kiếm “hình tròn không bị đường nào cắt ngang.” Phải chăng nó đã hiểu sai nhiệm vụ? Có thể AI nghĩ “hình tròn mở” có nghĩa là một hình tròn không bị cản trở chứ không phải là một hình tròn có khoảng trống thực sự. Chúng ta đã cân nhắc việc làm rõ, nhưng sau đó, con người cũng không nhận được hướng dẫn bổ sung.
Tiếp theo, AI chạy một vòng mã khác để phát hiện tất cả các hình tròn… và phát hiện quá nhiều. Một số trong số chúng thậm chí không tồn tại trong hình ảnh gốc. Đây có phải là một hiện tượng “ảo giác AI” không? Hay có những hình dạng có độ mờ thấp được đặt cố ý, không thể nhìn thấy bằng mắt thường nhưng lại đánh lừa được AI?
ChatGPT phát hiện hình tròn trong CAPTCHA
Cuối cùng, AI phân tích các hình tròn và chọn một câu trả lời. Kết quả hoàn toàn sai. Thực tế, đó là câu trả lời tệ nhất có thể. Mặc dù mất gần trọn một phút—với việc nhập thư viện, chạy nhiều phân tích hình ảnh—đây lại là thất bại lớn nhất của AI. Nỗ lực lớn nhất, nhưng kết quả lại kém nhất.
ChatGPT cố gắng giải CAPTCHA hình tròn
Cuộc thử nghiệm CAPTCHA này bao gồm tám thử thách khác nhau. ChatGPT đã đúng 5 và sai 3 trong số 8 thử thách—tỷ lệ thành công đáng nể là 62%. Đáng chú ý, những lần AI thất bại đều là khi giải các câu đố do AI tạo ra. CAPTCHA máy bay và hoa đều sử dụng hình ảnh được tạo bởi AI. Câu đố hình tròn mở được tạo ngẫu nhiên bằng mã. Có một quy luật ở đây: ChatGPT chỉ thất bại khi cố gắng giải các câu đố được tạo ra bởi chính “đồng loại” của nó.
Tương Lai Nào Cho CAPTCHA Trong Kỷ Nguyên AI?
Thử nghiệm toàn diện này đã cho thấy khả năng vượt trội của ChatGPT trong việc giải quyết nhiều loại CAPTCHA truyền thống, từ nhận diện chữ số đến các vật thể đời thực. Khả năng phân tích hình ảnh, đọc văn bản, và áp dụng logic của AI đã được thể hiện rõ ràng. Tuy nhiên, điều thú vị nhất là giới hạn của nó dường như nằm ở chính những thách thức do AI tạo ra, hoặc các hình ảnh phức tạp, trừu tượng không theo khuôn mẫu truyền thống.
Kết quả này đặt ra một câu hỏi lớn: liệu CAPTCHA còn thực sự hiệu quả như một công cụ phân biệt người dùng thật với robot trong bối cảnh công nghệ AI đang phát triển vượt bậc? Nếu ngay cả những AI tiên tiến cũng có thể vượt qua phần lớn các loại CAPTCHA, thậm chí là những loại được thiết kế để đánh lừa máy móc, thì mục đích ban đầu của chúng đang dần trở nên vô nghĩa. Có lẽ, câu hỏi cuối cùng chúng ta cần đặt ra không phải là liệu AI có thể giải CAPTCHA hay không, mà là liệu chúng ta có cần một phương pháp mới để bảo vệ các tài nguyên trực tuyến khỏi các robot, và liệu robot có phải là cách duy nhất để phát hiện và ngăn chặn các robot khác hay không.
Hãy chia sẻ ý kiến của bạn về những phát hiện này và tương lai của CAPTCHA trong kỷ nguyên AI.
