Tal vez le haya pasado iniciando sesión en un servicio de streaming o al intentar usar una de sus redes sociales en un nuevo dispositivo. En los últimos tiempos, las pruebas para demostrar que quien está frente a la computadora o el celular es un ser humano están resultando cada vez más y más difíciles, al punto de estarse transformando en un problema en sí mismo.

Los sitios web utilizan estas captchas (el nombre proviene de la sigla en inglés Prueba Pública de Turing Completamente Automatizada para diferenciar Computadoras de Humanos) para determinar si un usuario es humano o una máquina. Y la explicación de por qué se han vuelto más difíciles y complejos está en algún punto después de lo que sucede una vez que los resolvemos.

Los datos de nuestros esfuerzos para etiquetar esas cuadrículas borrosas de luces de tráfico, autos, bicicletas, semáforos, textos o ómnibus se utilizan para entrenar sistemas de Inteligencia Artificial que luego mejoran y engañan a los sistemas haciéndoles creer que son humanos.

Esta carrera entre humanos y máquinas lleva mucho tiempo. En 2016, investigadores de la Universidad de Columbia demostraron que podían resolver los captchas de imágenes de Google con un 70% de precisión utilizando herramientas de reconocimiento de imágenes automatizadas disponibles comercialmente, del tipo que podrían ser fácilmente utilizadas por diseñadores de bots. Tal vez por eso, algunos captchas se están volviendo cada vez más bizarros.

Por eso, las empresas tecnológicas han empezado a sentir lo que los usuarios venimos sintiendo desde hace tiempo: es hora de un cambio.

Por un lado, los captchas antiguos (que aún se utilizan) ya no funcionan: “Hacer clic en imágenes como autobuses y señales de tráfico está desactualizado”, le dijo Ashish Jain, CTO de Arkose Labs (la empresa detrás de esos captchas de LinkedIn y HBO) a MIT Technology Review.

Pero incluso los juegos más complicados pueden no ser suficientes frente a la Inteligencia Artificial.

Mauro Migliardi, profesor de ingeniería de software en la Universidad de Padua, le dijo a MIT Technology Review que cree que los diseñadores de captchas tendrán que dar un paso más allá para mantenerse por delante de las máquinas. Debido a que las IA pueden ser entrenadas para abordar cualquier tarea cognitiva, dice, es posible que necesitemos pasar a desafíos físicos, como requerir que los usuarios giren sus teléfonos o los muevan de cierta manera como lo harían en un videojuego.

Eso podría resolver algunos problemas, pero crearía otros. Cuanto más complicado sea el desafío, más engorroso resultará hacer lo que en realidad estabas tratando de hacer.

Empresas como Google y Cloudflare ya han cambiado sus sistemas a desafíos “invisibles”, que monitorean las huellas digitales en línea del comportamiento humano, como los movimientos del cursor o el comportamiento de navegación, para diferenciar a una persona de un bot. Si este tipo de señales convencen al software de que eres humano, ni siquiera tendrás que resolver un captcha.

Pero claro, ahí surge una solución que es peor que el problema que intenta arreglar. Esas mismas señales pueden permitir que las empresas rastreen mejor que ahora lo que estamos haciendo en internet.

Una alternativa podría surgir de la coalición creada por Google, Fastly, Cloudflare y Apple, un mecanismo –llamado Privacy Pass– que dicen es más respetuoso con la privacidad. Lo que hará Privacy Pass, es recopilar esa información de nuestro comportamiento humano pero la almacenará en nuestro propio teléfono y será él quien dará fe de que somos humanos.