O reCAPTCHA fez com que cada verificação de bot também digitalizasse uma palavra que nenhum computador conseguia ler

Em meados dos anos 2000, o CAPTCHA — texto distorcido que separava humanos de bots nas telas de login e cadastro — estava resolvendo a segurança, mas desperdiçando uma quantidade enorme de atenção humana: Luis von Ahn, o cientista da computação da Carnegie Mellon que ajudara a popularizar o CAPTCHA, calculou que cerca de 200 milhões de CAPTCHAs eram resolvidos todos os dias no mundo inteiro, a cerca de dez segundos cada, somando mais de 500.000 horas-humanas diárias gastas digitando letras onduladas que desapareciam no instante em que eram verificadas.

O projeto anterior de Von Ahn, o ESP Game, já havia mostrado que a jogabilidade podia extrair rótulos úteis dos jogadores como efeito colateral do entretenimento. O CAPTCHA apresentava a mesma oportunidade ao contrário: era trabalho que as pessoas já realizavam, em escala, de graça, mas o resultado — um rabisco resolvido — era descartado no momento em que verificava um login.

Divida o CAPTCHA em duas palavras: uma conhecida, para avaliar o humano, e outra desconhecida, proveniente de uma digitalização, e faça a verificação cruzada entre usuários para transcrevê-la.

Os usuários já aceitavam digitar texto distorcido como o preço de usar um site, então acrescentar uma segunda palavra quase não lhes custava nada.

A transcrição da palavra desconhecida era verificada entre muitos usuários, transformando palpites não confiáveis em resultados estatisticamente confiáveis.

O custo marginal da segunda palavra era quase zero, enquanto o valor de digitalizar acervos era enorme, tornando a troca vantajosa.

Vincule sua tarefa a uma atividade existente de alto volume como um segundo item não avaliado; a fricção que os usuários já toleram a subsidia de graça.

Digitalizou mais de 13 milhões de artigos do NYT até 1851 e cerca de 2 milhões de livros por ano para o Google Books, resolvido por mais de um bilhão de pessoas antes de o Google aposentá-lo. O reCAPTCHA tornou-se o widget padrão de prova de humanidade em boa parte da web por quase uma década e estabeleceu a computação humana como subproduto como um padrão de design reconhecido, informando diretamente o empreendimento seguinte de von Ahn, o Duolingo, que usou a mesma ideia para fazer aprendizes de idiomas traduzirem frases reais enquanto praticavam.