हाल ही में स्विस संघीय प्रौद्योगिकी संस्थान (ETH Zurich) की शोध टीम ने एक चौंकाने वाला शोध成果 प्रकाशित किया, जिसमें उन्होंने गूगल के reCAPTCHA v2 सिस्टम को सफलतापूर्वक破解 किया, और इसकी सफलता दर 100% थी! इस अध्ययन ने चित्र कैप्चा के भविष्य पर व्यापक चर्चा को जन्म दिया। शोध टीम ने एक उन्नत चित्र पहचान एल्गोरिदम का इस्तेमाल किया जिसे YOLO कहा जाता है, और चित्रों को विभाजित और वर्गीकृत करके, उनका सिस्टम reCAPTCHA v2 में सभी तीन प्रकार के प्रश्नों को ऑटोमेटिकली हल करने में सक्षम था।

हाल ही में, GPT4o Captcha Bypass नामक एक नई क्रैकिंग टूल ने उद्योग में ध्यान आकर्षित किया है। यह टूल एक कमांड लाइन इंटरफेस (CLI) एप्लिकेशन है, जो Python और Selenium तकनीक का उपयोग करके विभिन्न प्रकार के कैप्चा सिस्टम का परीक्षण और क्रैक करने की क्षमता रखता है।

एप्पल का AI/ML टीम और कोलंबिया विश्वविद्यालय द्वारा विकसित बहु-मॉडल बड़ा मॉडल "फररेट" (Ferret) ने गूगल के मानव-मशीन कैप्चा को चुनौती दी, जो यातायात सिग्नल लाइटों को पहचानने और "देखना, कहना, उत्तर देना" कार्य में बड़े मॉडल की सटीकता को बढ़ाने में सक्षम है। फररेट की नवीनता इसकी संदर्भ और स्थान की क्षमता को मिलाकर समझने में है, जबकि यह पारंपरिक बहु-मॉडल मॉडलों से अलग है। मिश्रित क्षेत्र प्रतिनिधित्व विधियों का उपयोग करते हुए, विशिष्ट समन्वय और निरंतर विशेषताओं को एकीकृत करते हुए, यह मॉडल बहु-कार्य मूल्यांकन में उत्कृष्टता प्रदर्शित करता है, विशेषकर संदर्भ और दृश्य आधार (grounding) में।

{1: अध्ययन में पाया गया कि रोबोट कैप्चा को हल करने में सटीकता और गति दोनों में मानवों से आगे हैं। 2: शोधकर्ताओं ने पाया कि वर्तमान कैप्चा अब रोबोट और मानवों के बीच प्रभावी ढंग से भेद नहीं कर पा रहे हैं, इसके लिए अधिक व्यवहार विश्लेषण आधारित गतिशील तरीकों की आवश्यकता है। 3: कैप्चा प्रौद्योगिकी को सुरक्षा समस्याओं को हल करने के लिए अधिक गतिशील तरीकों को अपनाने की आवश्यकता है।}