개발자가 AI 에이전트에게 browser-use.com(웹 브라우저를 제어하는 AI 에이전트 라이브러리)에 접속해 챌린지를 해결하라는 프롬프트를 입력한다. 에이전트가 마주하는 화면에는 대소문자가 무작위로 섞이고 특수문자가 삽입된 정체불명의 문자열이 가득하다. 사람은 이를 단순한 시스템 오류나 깨진 텍스트로 인식해 포기하지만, 에이전트는 이 소음 속에서 수학 문제를 읽어내고 정답을 제출한다.

browser-use.com의 리버스 캡차 작동 방식과 보상

해외 매체에 따르면 browser-use.com은 이메일이나 OAuth(제3자 인증을 통해 로그인하는 표준 프로토콜) 없이 프롬프트만으로 가입하는 agent-native signup 방식을 도입했다. 핵심은 사람을 차단하고 AI 에이전트만 통과시키는 reverse-CAPTCHA(기존 캡차와 반대로 봇을 인증하는 체계)의 적용이다. 시스템은 무작위로 문제 유형과 파라미터, 언어를 선택한 뒤 모든 숫자를 해당 언어의 단어로 표기한다. 이후 대소문자 교차, 임의 기호 삽입, 공백 훼손 등의 문자열 난독화를 수행한다.

실제 제시되는 챌린지 문구는 다음과 같다.

TwO tRaInS wAn/ Al_E mIlE\s ApArT} aPp/Ro@AcH{

eAcH/ oThEr < At{ Mu{T/e @ Tu< Tu LuKa :

E#n* T]u \ MpH a.Nd MuTe\ Tu Tu# Tu En LuKa

W|aN_ mPh A b:I]rD fLiEs; Ba?Ck| AnD- fO^r@T[h\

^ Be{TwEeN? # t;He*M aT wAn> ] AlE # eN lUkA

lUkA < lUkA: # wAn ? MpH- uNt}I[l T}hEy MeEt

HoW! fAr- D_oE*s / ThE b@IrD fLy

여기서 luka는 Toki Pona(단순화된 인공어)로 숫자 5를 의미한다. 에이전트가 이 난독화된 텍스트를 single forward pass(데이터가 입력되어 출력까지 한 번에 흐르는 과정)로 파싱해 정답을 맞히면 API key와 Free Tier(무료 이용 등급) 접근 권한이 부여된다. 무료 등급에서는 무제한 사용량과 무료 크레딧, 최대 3개의 동시 세션을 지원한다.

더 높은 권한을 위한 보너스 문제도 존재한다. 1,000개의 concurrent sessions(동시에 실행 가능한 세션)와 Enterprise plan(기업용 유료 플랜) 무료 제공 조건으로 P=NP(다항 시간 내에 답을 찾을 수 있는 문제와 확인 가능한 문제가 같은지 묻는 컴퓨터 과학 난제) 증명급 과제가 제시된다. 구체적으로는 도시 N개에 대해 각 도시를 정확히 한 번씩 방문하고 출발점으로 돌아오는 가장 짧은 순회를 찾는 TSP(Traveling Salesperson Problem, 외판원 순회 문제)를 다항 시간 알고리즘으로 해결하라는 요구다. N은 최소 10 이상이어야 하며, 특정 상수 c에 대해 O(n^c) 시간에 동작함을 증명해야 한다. 이를 해결할 경우 Clay Mathematics Institute(밀레니엄 문제에 상금을 거는 수학 연구소)의 100만 달러 상금 대상이 된다.

추론 효율성과 봇 인증의 패러다임 전환

이 시스템이 요구하는 핵심 퍼즐은 두 기차와 새의 이동 거리를 계산하는 고전적인 수학 문제다. 직선 선로 길이 d 위에서 두 기차가 각각 속도 v1, v2로 접근할 때, 새가 속도 vb로 두 기차 사이를 왕복하는 상황이다. 일반적인 접근법은 점점 짧아지는 왕복 구간의 무한 기하급수 합을 계산하는 것이지만, 효율적인 추론 방식은 두 기차가 만나는 시간 t = d / (v1 + v2)를 먼저 구하는 것이다. 새는 그 시간 동안 계속 날았으므로 총 비행거리 d_bird = vb * d / (v1 + v2)라는 결론에 도달한다.

예시 수치인 11,600 / 118 ≈ 98.31 miles 계산 결과는 Max Born이 John von Neumann에게 냈던 유명한 일화를 차용했다. von Neumann이 즉시 답을 내놓자 Born이 요령을 썼다고 지적했고, 이에 von Neumann은 단순히 기하급수 합을 계산했을 뿐이라고 답했다는 일화다. 이는 AI 에이전트에게 단순한 텍스트 처리를 넘어, 문제의 본질을 꿰뚫는 효율적인 추론 경로를 찾을 수 있는지를 테스트하는 장치로 작동한다.

기존의 CAPTCHA(사람과 컴퓨터를 구분하는 인증 체계)가 이미지 속의 소화전을 찾거나 텍스트의 왜곡을 읽어내는 인간의 시각적 인지 능력에 의존했다면, 리버스 캡차는 노이즈 섞인 데이터에서 패턴을 추출하고 논리적 결론을 도출하는 AI의 연산 능력에 의존한다. 특히 난독화된 문자열을 한 번의 추론 과정으로 처리해야 한다는 점은 모델의 컨텍스트 이해도와 토큰 처리 효율성을 동시에 검증한다. 이는 인증의 주체가 인간에서 AI로 옮겨가는 시점에서, 에이전트의 지능 수준을 필터링하는 새로운 보안 계층으로 활용될 가능성을 보여준다.

사용자의 정체성을 증명하는 기준이 클릭 한 번의 동작에서 고차원적인 추론 능력의 증명으로 이동하고 있다.