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底杜绝机器人，而是要在真人用户可以接受的程度上，最大限度的减少机器人的通过率。

    在这种情况下，我们其实完全不需要一种能彻底区分人类与机器的手段，只需要让机器识别验证码的成本，提升到机器使用者不好负担的程度就行了。

    而从这点出发，只要验证码成功逼迫机器人开始使用伪随机操作降低效率，其实就已经成功了一半了。

    ps1标注农场，由人类识别并为事件和物品标注机器可以分辨的标签，以帮助ai学习的公司。

    这是一种纯粹的劳动力密集型产业，是当前很多ai产品背后最脆弱的基础，更是东大ai产业能快速发力的一个关键因素。

    即面对较复杂的事务，超出字面意思的1+1=2，这种人类已经可以给ai提供成熟的公式体系的问题。

    这种人类可以通过开销更小的程序直接解决的问题，也是人类最需要ai解决的问题时。

    我们依然无法让ai像自然人一样直接学习“抽象”的自然界，必须通过人类的反刍才能使其渡过初学者阶段，而这种人类反刍过的数据，被称为ai的训练集。

    在最初级别的ai训练中，想要ai能正确分辨与训练集同源的检测集（相当于ai是否训练成功的考试题），甚至会需要10倍甚至更多倍数量于检测集的训练集（比人类为了通过考试刷题库的效率还低）。

    而这一训练量与分辨能力的比值，即使是加强型机器学习的算法不断提升的当下，也很难突破1:1。

    所以现在很多ai公司，最重视的就是可以被ai训练使用的训练集。

    各种ai企业会在用户协议中添加，允许其使用用户在使用产品时被动反刍出来的数据的条款，就是因为这一点。

    当然，由于训练集的重要性，研究者一直在试图绕过人类反刍这一事实上是当前ai发展最大瓶颈的过程。

    其中的方法很多，包括给ai提供基础的规则后，让ai自行生产可以用来学习的训练集，比如第二代阿尔法狗，通过自己和自己对弈生产棋谱，来学习围棋下法的方案。

    以及通过训练一个通用性的，可以理解人类既有文献的大模型，为其他专业模型生产训练集等。

    而后者正是现在所谓ai语言大数据模型铺天盖地的原因之一。

    只是这种试图一劳永逸的为专业ai生成一个，类似于汇编语言在编程语言和机器语言之间作用的大模型的难度，显然很高。

    并且这一技术路线，不止面临技术问题，还面临很多政治、伦理问题。

    即相比专业化的ai生产工具，存在真专业壁垒保障安全，这类直接获取文字这一代表文明基础的ai，会更容易产生“天网”问题。

    因为ai训练的本质，是一种黑箱化的随机归类过程，人类虽然暂时无法彻底理清训练过程，但依然可以抓到一些既有的规律。

    这会让这类ai在事实上受到训练集的影响，并产生所谓“人格”倾向——和很多此类ai对话，使用一些技巧就可以让这些ai对于一些错误观念深信不疑。

    而这背后意味着什么，很多科幻电影已经给出了答案。

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