كيف تعرف ما إذا تم توليد الكود بواسطة الذكاء الاصطناعي؟
إشارات عملية لاكتشاف الكود والنصوص التي وليدها الذكاء الاصطناعي، من العلامات البنيوية إلى الأسئلة التي تربك العمل المُولّد.
الأساتذة ومديرو التوظيف ومنظمو مسابقات CTF يطرحون نسخة من هذا السؤال باستمرار. لا توجد أداة كشف موثوقة واحدة، لكن هناك أنماط تظهر بانتظام كافٍ لتكون مفيدة، خاصة عند تقييم مجموعة من الإرسالات بدلاً من ملف واحد معزول.
العلامات البنيوية في الكود المُولّد
الكود المُولّد يميل إلى الإفراط في التعليقات بطريقة محددة: تعليقات تعيد صياغة ما يفعله السطر (# increment the counter) بدلاً من سبب وجوده. الكود البشري تحت ضغط الوقت يتخطى التعليقات الواضحة ويشرح فقط الأجزاء الغريبة. الكود المُولّد أيضاً يميل نحو طول وظيفة موحد ومعالجة أخطاء متسقة وكاملة من كتاب مدرسي في كل مكان، حتى في الأماكن التي كان شخص ما سيكون كسولاً فيها أو استخدم اختصاراً تعلمه من خطأ سابق.
علامة أخرى: أسماء المتغيرات والدوال التي تكون وصفية قليلاً جداً وعامة في نفس الوقت. calculate_total_price_with_tax بدلاً من calc_total أو أي اختصار تتقارب عليه قاعدة الكود الفعلية. المشاريع الحقيقية تتراكم فيها عدم الاتساق في التسمية بمرور الوقت مع لمس أشخاص مختلفين للملف. ملف واحد بنمط تسمية متسق بشكل مريب عبر 300 سطر، مكتوب على ما يُفترض بواسطة مبتدئ، يستحق نظرة ثانية.
اسأل عن الأجزاء التي لا تعمل
أسرع فحص عملي هو أن تطلب من الشخص شرح قرار محدد ليس واضحاً من قراءة الكود، شيء مثل
تمت كتابة هذا المقال بمساعدة الذكاء الاصطناعي، وراجعه ونشره Michal Pilch (CISSP)، Korra Studio.
هذه ملاحظة واحدة من قاعدة معارف Korra Studio — المنصة تجمع كل موضوع مع التوجيه الفردي.
ابدأ بالمجانarrow_forward