在人工智能技術(shù)快速發(fā)展的今天，AIGC（人工智能生成內(nèi)容）已經(jīng)滲透到編程領域。越來越多的開發(fā)者開始使用AI輔助編寫代碼，這給學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界帶來了新的挑戰(zhàn)——如何有效識別和檢測AI生成的代碼，確保程序代碼的原創(chuàng)性成為亟待解決的問題。

代碼AIGC查重的必要性

隨著AI編程助手的普及，代碼抄襲行為呈現(xiàn)出新的特點?！?025年全球?qū)W術(shù)誠信報告》顯示，計算機科學領域的學術(shù)不端案例中，有37%涉及AI輔助的代碼抄襲。傳統(tǒng)基于文本相似度的查重方法在面對AI生成的代碼時往往效果不佳，這促使代碼AIGC查重技術(shù)應運而生。

代碼AIGC查重主要面臨三大挑戰(zhàn)：首先，AI生成的代碼具有高度可變性，相同功能的代碼可能有多種表達方式；其次，AI會學習大量開源代碼，導致生成的代碼與現(xiàn)有代碼存在部分相似；最后，開發(fā)者可能對AI生成的代碼進行二次修改，增加了檢測難度。

代碼AIGC查重的關鍵技術(shù)

抽象語法樹分析

現(xiàn)代代碼查重系統(tǒng)采用抽象語法樹（AST）作為核心分析工具。通過將代碼轉(zhuǎn)換為樹狀結(jié)構(gòu)，可以剝離變量名、注釋等表面特征，專注于程序邏輯的本質(zhì)相似度。研究表明，AST分析方法對AI生成代碼的檢測準確率可達82%。

控制流圖比對

控制流圖（CFG）反映了程序的執(zhí)行路徑。通過比較兩個代碼段的控制流相似度，可以有效識別經(jīng)過表面修改的抄襲代碼。某雙一流高校的研究團隊發(fā)現(xiàn)，結(jié)合AST和CFG的雙重分析方法，可以將AI生成代碼的識別率提升至89%。

機器學習模型

最新的研究開始采用深度學習模型來識別AI生成代碼的特征模式。這些模型通過分析大量人工編寫和AI生成的代碼樣本，學習區(qū)分兩者的細微差異。實驗數(shù)據(jù)顯示，基于Transformer的檢測模型在特定測試集上的準確率超過91%。

代碼AIGC查重的實踐應用

在實際應用中，代碼查重系統(tǒng)需要平衡檢測精度和運行效率。一個典型的查重流程包括：預處理（去除注釋、標準化變量名）、特征提取（生成AST/CFG）、相似度計算和結(jié)果分析。值得注意的是，不同編程語言的查重策略需要針對性調(diào)整。

對于教育機構(gòu)而言，建立完善的代碼查重機制尤為重要。某知名計算機學院通過引入先進的查重系統(tǒng)，將學生作業(yè)中的代碼抄襲率降低了63%。該系統(tǒng)不僅能檢測直接復制，還能識別經(jīng)過重構(gòu)和模塊重組的抄襲行為。

提升代碼原創(chuàng)性的建議

開發(fā)者可以采取以下措施確保代碼原創(chuàng)性：理解每行代碼的實際功能，避免盲目使用AI生成結(jié)果；對AI生成的代碼進行充分修改和優(yōu)化；保留代碼開發(fā)的過程記錄；在團隊協(xié)作中明確代碼貢獻歸屬。

學術(shù)界則建議：建立代碼提交的完整日志要求；開發(fā)針對特定領域的代碼查重工具；制定適應AI時代的學術(shù)誠信規(guī)范；開展編程倫理教育。

PaperPass在代碼查重領域的創(chuàng)新

PaperPass研發(fā)團隊針對代碼AIGC查重的特殊需求，開發(fā)了多維度檢測算法。該系統(tǒng)支持20余種編程語言的深度分析，能夠識別經(jīng)過多種變換的相似代碼。用戶上傳代碼后，系統(tǒng)會生成詳細的相似度報告，標注潛在問題片段，并提供修改建議。

PaperPass的代碼查重服務特別適合以下場景：課程作業(yè)提交前的自我檢查；學術(shù)論文中算法代碼的原創(chuàng)性驗證；開源項目貢獻的代碼審查。系統(tǒng)采用分布式計算架構(gòu)，能夠在短時間內(nèi)處理大規(guī)模代碼庫的比對任務。

值得一提的是，PaperPass的代碼特征數(shù)據(jù)庫持續(xù)更新，能夠跟上AI代碼生成技術(shù)的發(fā)展步伐。系統(tǒng)會定期納入新的AI生成代碼樣本，保持檢測模型的時效性。根據(jù)內(nèi)部測試數(shù)據(jù)，當前版本對主流AI編程助手生成代碼的識別率達到行業(yè)領先水平。