Identificare il codice umano vs AI: un nuovo metodo

Lo sviluppo software sta cambiando rapidamente con l'introduzione di strumenti di intelligenza artificiale (AI). Programmi tipo GitHub Copilot e ChatGPT stanno aiutando i programmatori a scrivere codice. Però, questo solleva preoccupazioni, specialmente nell'istruzione, su se gli studenti potrebbero presentare codice generato da questi strumenti invece del loro. Abbiamo indagato su come distinguere il codice scritto da esseri umani e quello creato da AI.

#Lo Studio

La nostra ricerca si è concentrata sulla capacità di distinguere tra codice scritto da umani e codice generato da AI. Abbiamo utilizzato un metodo chiamato stilometria del codice, che guarda allo stile in cui il codice è scritto, combinato con l'Apprendimento Automatico, che permette ai computer di imparare dai dati. Abbiamo raccolto soluzioni create da umani da CodeChef-una piattaforma di programmazione competitiva-e soluzioni generate da AI da GPT-4.

Il classificatore che abbiamo costruito ha funzionato bene, ottenendo un punteggio che indica una forte capacità di differenziare tra i due tipi di codice. Infatti, il classificatore ha raggiunto punteggi di 0.91, indicando che era efficace nel distinguere il codice scritto da umani da quello generato da AI.

#Contesto

Gli strumenti AI stanno diventando diffusi, fornendo suggerimenti per il codice, identificando bug, e persino generando blocchi di codice interi. Questi progressi sono vantaggiosi per i programmatori, specialmente per i principianti, ma vengono con rischi. Gli educatori sono preoccupati per il potenziale di disonestà accademica poiché gli studenti potrebbero presentare codice generato da AI come se fosse loro. I metodi precedenti per rilevare il plagio potrebbero non funzionare per il codice generato da AI poiché spesso appare molto diverso dal codice scritto dagli studenti.

Il nostro obiettivo era esplorare se potessimo costruire uno strumento per identificare il codice generato da AI utilizzando le differenze stilistiche tra l'autore umano e la generazione AI.

#Come abbiamo condotto la ricerca

#Raccolta Dati

Abbiamo raccolto dati da CodeChef, inclusi problemi in Python e soluzioni umane. Abbiamo assicurato che le soluzioni umane provenissero da dopo che Python 2 è stato ritirato e prima che gli strumenti AI diventassero popolari. In questo modo, le soluzioni che abbiamo analizzato provenivano da un periodo in cui gli studenti scrivevano codice senza assistenza AI. Alla fine, abbiamo raccolto 419 problemi, ciascuno con almeno due soluzioni corrette.

#Caratteristiche analizzate

Per addestrare il nostro classificatore, abbiamo guardato a varie caratteristiche nel codice:

• Caratteristiche di Layout: Questo include come il codice è organizzato visivamente, come spazi e righe.
• Caratteristiche Lessicali: Questo riguarda la scomposizione del codice nei suoi elementi di base come parole chiave e letterali.
• Caratteristiche Sintattiche: Questo esamina la struttura del codice, come i vari pezzi si relazionano tra loro.
• Metriche di Complessità del Codice: Abbiamo misurato aspetti come la manutenibilità e quanto è complesso il codice.

Queste caratteristiche ci hanno aiutato a costruire un modello robusto che potesse analizzare e classificare il codice in modo efficace.

#Tecniche di Apprendimento Automatico

Abbiamo usato un tipo specifico di apprendimento automatico chiamato XGBoost per creare il nostro classificatore. Questo metodo è efficiente e aiuta a focalizzarsi sia sull'accuratezza che sulla semplicità nelle previsioni. Abbiamo testato il nostro classificatore utilizzando un metodo chiamato validazione incrociata a dieci pieghe. Questa tecnica divide il dataset in dieci parti; addestra il modello su nove parti e lo testa sull'ultima rimanente. Questo fornisce una forte valutazione di quanto bene il modello possa prevedere.

#Risultati

Il nostro classificatore ha funzionato bene su molteplici metriche:

• Precisione: Indica quante delle codificazioni AI generate previste erano effettivamente generate da AI.
• Richiamo: Mostra quante delle reali codificazioni generate da AI sono state identificate correttamente.
• F1-Score: Un equilibrio tra precisione e richiamo, fornendo un punteggio unico per valutare l'efficacia del modello.

I risultati indicavano che il nostro metodo era efficace nel distinguere tra codice umano e codice generato da AI.

#Caratteristiche modificabili

Abbiamo inoltre esaminato le "caratteristiche modificabili". Questi sono elementi che possono essere facilmente cambiati senza influenzare le performance del codice. Ad esempio, aggiungere righe vuote o spazi può far sembrare il codice generato da AI più simile a quello scritto da umani. Escludendo queste caratteristiche dal nostro modello, abbiamo scoperto che continuava a funzionare bene, indicando che il nostro classificatore poteva identificare efficacemente le genuine differenze stilistiche senza fare affidamento su fattori facilmente modificabili.

#Confronto con altri approcci

Confrontando il nostro classificatore con metodi precedenti, abbiamo trovato che ha superato le tecniche più vecchie sia in accuratezza che in interpretabilità. Il nostro classificatore, basato sugli stili di codice, era più efficace di quelli basati solo su strutture di codice simili.

#Sfide affrontate

Nonostante i nostri risultati fossero promettenti, abbiamo affrontato delle sfide, specialmente nell'assicurare che il dataset fosse pulito e rilevante. Dobbiamo assicurarci che il codice generato da AI non fosse mescolato con soluzioni umane e che non stessimo includendo presentazioni errate nella nostra analisi.

#L'importanza degli stili

Uno dei punti chiave emersi dal nostro studio è l'importanza dello stile di codifica. Ogni programmatore tende ad avere il proprio modo di scrivere codice, che può essere osservato in aspetti come la lunghezza delle righe, le convenzioni di denominazione e l'uso di certe parole chiave. Queste differenze stilistiche possono essere cruciali nell'identificare il codice umano da quello generato da AI.

#Implicazioni per l'istruzione

L'aumento degli strumenti AI nella programmazione solleva domande importanti per gli educatori. Man mano che l'AI diventa più diffusa, gli educatori devono adattare i loro metodi di insegnamento e valutazione. I nostri risultati potrebbero aiutare a sviluppare strumenti per supportare gli educatori nell'identificare le presentazioni generate da AI, mantenendo così l'integrità accademica.

Comprendendo le caratteristiche del codice generato da AI, gli educatori possono creare valutazioni e politiche più efficaci che regolano l'uso dell'AI in contesti accademici.

#Direzioni future

Guardando al futuro, pianifichiamo di espandere la nostra ricerca in vari modi:

• Piattaforme più ampie: Vogliamo analizzare le presentazioni di codifica da più piattaforme per vedere se il nostro classificatore può mantenere la sua efficacia in diversi contesti.
• Vari linguaggi di programmazione: Gli studi futuri includeranno altri linguaggi, permettendoci di testare la versatilità del nostro approccio.
• Rilevamento di codice modificato: Indagheremo metodi per rilevare codice generato da AI che è stato intenzionalmente alterato dopo la generazione.

In definitiva, il nostro obiettivo è contribuire a una migliore comprensione di come l'AI impatti la programmazione e l'istruzione e sviluppare strumenti che possano aiutare a mantenere l'integrità nelle pratiche di codifica.

#Conclusione

La nostra ricerca dimostra il potenziale della stilometria del codice combinata con l'apprendimento automatico per identificare se il codice è stato scritto da esseri umani o generato da AI. Con punteggi che indicano forti performance, il nostro classificatore offre uno strumento promettente per gli educatori che affrontano le sfide poste dall'aumento dell'uso dell'AI nella programmazione. Man mano che la tecnologia continua ad evolversi, capire e affrontare questi cambiamenti sarà cruciale per plasmare il futuro dell'istruzione nel coding.