Як визначити, чи код був створений штучним інтелектом?

Практичні ознаки виявлення коду, створеного ШІ, та написання, від структурних деталей до запитань, які спричиняють проблеми для згенерованої роботи.

Викладачі, менеджери з найму та організатори CTF постійно ставлять якусь версію цього питання. Немає єдиного надійного детектора, але є закономірності, які з'являються часто настільки, щоб бути корисними, особливо коли ви оцінюєте партію поданих робіт, а не один ізольований файл.

Структурні ознаки у згенерованому коді

Згенерований код має тенденцію над-коментувати певним чином: коментарі, які переказують те, що робить рядок (# increment the counter), а не чому він існує. Людський код під тиском часу пропускає очевидні коментарі й пояснює тільки дивні частини. Згенерований код також має тенденцію до однакової довжини функцій та послідовного, підручник-ідеального обробки помилок всюди, навіть у місцях, де людина була б ледачою чи використала би скорочення, яке вивчила з попередньої помилки.

Інша ознака: імена змінних і функцій, які одночасно трохи надто описові та загальні. calculate_total_price_with_tax замість calc_total чи будь-якої скороченої форми, на яку сходиться справжня кодова база. Реальні проекти накопичують непослідовність іменування з часом, коли різні люди змінюють файл. Один файл з підозріло послідовними умовами іменування на 300 рядках, написаний, ймовірно, початківцем, варто переглянути.

Запитайте про частини, які не запускаються

Найшвидша практична перевірка — попросити людину пояснити конкретне рішення, яке не є очевидним із читання коду, щось на кшталт

Написано з допомогою штучного інтелекту, перевірено та опубліковано Мішалем Пільчем (CISSP), Korra Studio.