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AIGCodeSet: Distinguindo Código de IA e Humano

Novo conjunto de dados ajuda a identificar se o código foi gerado por humanos ou por IA.

Basak Demirok, Mucahid Kutlu

― 7 min ler


Desafio de Código: IA vs Desafio de Código: IA vs Humano sobre a autoria do código. Um conjunto de dados revela a verdade
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À medida que a tecnologia avança, a maneira como escrevemos código também muda. Modelos de linguagem grandes (LLMs), um tipo de inteligência artificial, tornaram mais fácil para profissionais e estudantes gerar código rapidamente. Esses sistemas de IA podem ajudar os desenvolvedores a terminar suas tarefas muito mais rápido, o que parece ótimo, mas também levanta algumas questões nas configurações educacionais. Muitos educadores estão se perguntando: "Quem realmente escreveu esse código?" Para lidar com essa questão, um novo conjunto de dados chamado AIGCodeSet foi introduzido para ajudar a identificar se o código foi gerado por IA ou por um humano.

A Ascensão da IA na Programação

A IA generativa tomou conta do mundo da programação. Segundo alguns estudos, os desenvolvedores conseguem completar tarefas até duas vezes mais rápido usando ferramentas de IA. Imagine terminar sua lição de casa na metade do tempo – parece bom demais para ser verdade, né? De fato, pesquisas mostram que alguns desenvolvedores sentem um aumento de 33% na produtividade. Para os estudantes, as ferramentas de IA oferecem uma variedade de recursos úteis, como soluções de exemplo, formas de resolver problemas, revisões de código e mais.

Mas nem tudo são flores. Há preocupações sobre desonestidade acadêmica, plágio e até vulnerabilidades de segurança no código produzido pela IA. Relatórios indicaram que o código gerado por IA pode estar cheio de bugs ou problemas de segurança, o que é tão reconfortante quanto um guarda-chuva furado em uma tempestade. Contar apenas com a IA pode fazer os desenvolvedores perderem suas habilidades de programação ou, pior, seus empregos.

Por Que Precisamos do AIGCodeSet?

Com essas preocupações em mente, os pesquisadores começaram a investigar como diferenciar entre código gerado por IA e Código escrito por humanos. A maior parte dos trabalhos anteriores focou apenas na codificação do zero, enquanto o AIGCodeSet tem como objetivo cobrir vários cenários, como corrigir erros em códigos existentes.

Esse novo conjunto de dados foca especificamente em Python, uma das linguagens de programação mais populares. O AIGCodeSet é uma mistura de código escrito por humanos e código gerado por IA, permitindo que os pesquisadores examinem as diferenças entre os dois. Esse conjunto de dados reuniu mais de 7.500 amostras de código retiradas de vários problemas, oferecendo uma base sólida para estudos futuros.

Como o AIGCodeSet Foi Criado

A criação do AIGCodeSet começou com a coleta de problemas de programação e código escrito por humanos de um grande conjunto de dados chamado CodeNet, que contém milhões de exemplos em diferentes linguagens de programação. Os pesquisadores selecionaram 317 problemas para focar, garantindo uma variedade de desafios a serem enfrentados.

De cada problema, eles pegaram cinco exemplos de código escrito por humanos – alguns dos quais estavam corretos, enquanto outros tinham erros ou produziam resultados incorretos. No total, eles extraíram cerca de 4.755 amostras de código escrito por humanos. Essa seleção diversificada permite que os pesquisadores comparem a qualidade e o estilo do código gerado pela IA com aquele escrito por humanos de verdade.

Gerando Código de IA

Para gerar código de IA, os pesquisadores usaram três LLMs específicos: CodeLlama, Codestral e Gemini. Cada modelo teve a tarefa de produzir código de três maneiras diferentes para cada problema:

  1. Escrever código do zero com base na descrição do problema.
  2. Corrigir código escrito por humanos que tinha erros de execução.
  3. Consertar código que produzia a saída errada.

Após gerar o código de IA, os pesquisadores analisaram os resultados para filtrar quaisquer saídas que não eram relevantes, garantindo amostras de alta qualidade para o conjunto de dados. No final, cerca de 2.828 trechos de código gerados por IA foram incluídos.

O Que Torna o AIGCodeSet Diferente?

O AIGCodeSet se destaca porque cobre uma variedade de cenários que outros conjuntos de dados não abordaram. Enquanto muitos estudos anteriores se concentraram apenas em fazer a IA gerar código do zero, esse conjunto de dados inclui casos onde a IA é usada para corrigir erros. Isso é um avanço na compreensão de como a IA pode ser utilizada em situações de programação da vida real.

Além disso, o AIGCodeSet fornece um recurso rico para pesquisadores estudarem Métodos de Detecção de código gerado por IA. Com sua combinação de amostras de humanos e de IA, os pesquisadores podem avaliar quão eficazmente diferentes métodos podem distinguir entre os dois.

Testando o Conjunto de Dados

Para ver como o conjunto de dados se sai, os pesquisadores aplicaram vários métodos de detecção de código. Eles treinaram diferentes modelos e avaliaram seu desempenho em identificar se o código foi escrito por um humano ou gerado por IA.

Os resultados mostraram que o desempenho variou dependendo de qual LLM foi usado para gerar o código. Alguns modelos se saíram melhor que outros, mas, no geral, certos métodos para detectar código gerado por IA se destacaram mais que os outros.

O Que os Pesquisadores Aprenderam?

A partir de seus experimentos, os pesquisadores fizeram algumas observações interessantes:

  1. Estilos Diferentes: O código escrito por humanos foi geralmente mais longo que o código gerado por IA. Alguns modelos de IA eram mais propensos a usar funções, enquanto outros incorporavam mais linhas em branco e comentários, imitando estilos humanos.

  2. Cenários Importam: A precisão da detecção dependia muito se o código de IA era gerado do zero ou se envolvia corrigir código humano. Ao corrigir erros, a IA tende a imitar de perto os estilos de codificação humanos, tornando mais difícil identificar.

  3. Desempenho do Modelo: O classificador Bayes foi particularmente eficaz em distinguir entre código gerado por IA e código escrito por humanos. Enquanto isso, um dos modelos de IA, o Gemini, produziu código que se parecia muito com o código humano, tornando mais difícil a detecção.

Conclusão

O AIGCodeSet é um recurso muito necessário no cenário em constante evolução da programação e da IA. Ao fornecer um conjunto de dados abrangente que inclui vários cenários de código gerado por IA, os pesquisadores estão agora melhor equipados para abordar preocupações sobre autoria e integridade acadêmica. À medida que o uso da IA se torna mais proeminente, entender como identificar conteúdo gerado por IA será crucial.

No futuro, os pesquisadores planejam expandir o AIGCodeSet incluindo mais linguagens de programação e modelos de IA adicionais. Eles também pretendem investigar como usuários do mundo real, como estudantes e desenvolvedores, usam essas ferramentas de IA para gerar código. Ao refinar continuamente o conjunto de dados, a comunidade de pesquisa espera se manter à frente neste campo em rápida mudança.

Então, da próxima vez que você ver um pedaço de código online, pode ser que você se pergunte: É um humano esperto ou uma IA genial em ação? Com recursos como o AIGCodeSet, podemos começar a encontrar a resposta. E quem sabe, talvez um dia programar seja só uma questão de dizer: “Ei, IA, conserta isso pra mim!”

Fonte original

Título: AIGCodeSet: A New Annotated Dataset for AI Generated Code Detection

Resumo: With the rapid advancement of LLM models, they have become widely useful in various fields. While these AI systems can be used for code generation, significantly simplifying and accelerating the tasks of developers, their use for students to do assignments has raised ethical questions in the field of education. In this context, determining the author of a particular code becomes important. In this study, we introduce AIGCodeSet, a dataset for AI-generated code detection tasks, specifically for the Python programming language. We obtain the problem descriptions and human-written codes from the CodeNet dataset. Using the problem descriptions, we generate AI-written codes with CodeLlama 34B, Codestral 22B, and Gemini 1.5 Flash models in three approaches: i) generating code from the problem description alone, ii) generating code using the description along with human-written source code containing runtime errors, and iii) generating code using the problem description and human-written code that resulted in wrong answers. Lastly, we conducted a post-processing step to eliminate LLM output irrelevant to code snippets. Overall, AIGCodeSet consists of 2,828 AI-generated and 4,755 human-written code snippets. We share our code with the research community to support studies on this important topic and provide performance results for baseline AI-generated code detection methods.

Autores: Basak Demirok, Mucahid Kutlu

Última atualização: Dec 21, 2024

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2412.16594

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.16594

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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