Las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) son prácticamente ilimitadas. Los algoritmos que usan redes neuronales profundas y aprendizaje automático identifican patrones complejos en grandes volúmenes de información, lo que les permite reconocer imágenes, voces y procesar el lenguaje natural de manera efectiva. La IA ha llegado para quedarse y está transformando incluso procesos que a primera vista no parecen relacionados con ella.
Un ejemplo son los CAPTCHAS (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart), que son pruebas automatizadas para determinar si quien intenta acceder a un servicio web es una persona o un bot. Históricamente, los CAPTCHAS han sido eficaces porque las tareas que proponen son fáciles para los humanos, pero complicadas para los programas. Sin embargo, Google ha desarrollado versiones más avanzadas, como reCAPTCHA v2 y v3, que son más sofisticadas.
Recientemente, un grupo de investigadores demostró en un artículo que el modelo de reconocimiento de objetos YOLO (You Only Look Once) puede superar reCAPTCHA v2 con una tasa de éxito del 100% tras ser entrenado con 14,000 imágenes. Esto plantea dudas sobre la eficacia de los CAPTCHAS basados en imágenes, que son los más utilizados. La necesidad de métodos de identificación más robustos se vuelve urgente para mejorar la seguridad en internet. Aunque reCAPTCHA v3 podría enfrentar estos retos, aún es pronto para saberlo. Lo que es claro es que reCAPTCHA v2 ya ha sido superado.
