¿Cómo saber si el código fue generado por IA?

Instructores, responsables de contratación y organizadores de CTF siguen haciendo alguna versión de esta pregunta. No existe un detector único y confiable, pero hay patrones que aparecen con suficiente frecuencia como para ser útiles, especialmente cuando estás evaluando un lote de entregas en lugar de un archivo aislado.

Indicadores estructurales en código generado

El código generado tiende a sobre-comentar de una manera específica: comentarios que repiten lo que hace la línea (# incrementa el contador) en lugar de explicar por qué existe. El código humano bajo presión de tiempo omite comentarios obvios y solo explica las partes extrañas. El código generado también tiende a una longitud uniforme de funciones y manejo de errores consistente y perfecto según el libro de texto en todas partes, incluso donde una persona habría sido perezosa o habría usado un atajo que aprendió de un error anterior.

Otro indicador: nombres de variables y funciones que son ligeramente demasiado descriptivos y genéricos al mismo tiempo. calculate_total_price_with_tax en lugar de calc_total o cualquier abreviatura en la que converge una base de código real. Los proyectos reales acumulan inconsistencia de nombres con el tiempo a medida que diferentes personas tocan el archivo. Un archivo único con convenciones de nombres sospechosamente consistentes en 300 líneas, supuestamente escrito por un principiante, merece una segunda mirada.

Pregunta sobre las partes que no se ejecutan

La verificación práctica más rápida es pedirle a la persona que explique una decisión específica que no sea obvia al leer el código, algo como