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(lǐng)域。越來(lái)越多的開(kāi)發(fā)者開(kāi)始使用AI輔助編寫(xiě)代碼，這給代碼查重帶來(lái)了全新挑戰(zhàn)。如何區(qū)分人類(lèi)編寫(xiě)的代碼和AI生成的代碼？如何確保提交的代碼具有足夠的原創(chuàng)性？這些問(wèn)題正成為學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)。

代碼AIGC查重的技術(shù)原理

傳統(tǒng)代碼查重主要基于文本相似度比對(duì)，但這種方法對(duì)AIGC代碼效果有限?，F(xiàn)代代碼查重系統(tǒng)需要結(jié)合多種技術(shù)手段：

• 語(yǔ)法結(jié)構(gòu)分析：通過(guò)抽象語(yǔ)法樹(shù)(AST)比較代碼的深層結(jié)構(gòu)
• 代碼風(fēng)格檢測(cè)：分析變量命名、注釋風(fēng)格等人類(lèi)編程特征
• 執(zhí)行軌跡比對(duì)：比較代碼運(yùn)行時(shí)的行為模式
• 元數(shù)據(jù)驗(yàn)證：檢查代碼編輯歷史和時(shí)間戳

《2025年全球?qū)W術(shù)誠(chéng)信報(bào)告》顯示，超過(guò)35%的計(jì)算機(jī)課程作業(yè)存在不同程度的代碼抄襲問(wèn)題，其中AI生成的代碼占比達(dá)到17%。這促使教育機(jī)構(gòu)開(kāi)始重視專(zhuān)門(mén)的代碼查重工具。

AIGC代碼的特殊性

AI生成的代碼通常具有以下特征：

• 結(jié)構(gòu)過(guò)于規(guī)范，缺乏個(gè)人風(fēng)格
• 注釋模式高度一致
• 變量命名過(guò)于通用
• 缺乏漸進(jìn)式的開(kāi)發(fā)痕跡

某雙一流高校計(jì)算機(jī)系的研究表明，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的檢測(cè)模型可以識(shí)別出83%的AI生成代碼。關(guān)鍵在于建立足夠全面的特征數(shù)據(jù)庫(kù)和有效的比對(duì)算法。

提高代碼原創(chuàng)性的實(shí)用建議

對(duì)于需要提交代碼作業(yè)或參與開(kāi)源項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)者，可以考慮以下方法確保代碼原創(chuàng)性：

1. 理解而非復(fù)制：即使使用AI輔助，也要確保完全理解生成的代碼
2. 個(gè)性化修改：調(diào)整變量命名、添加個(gè)人風(fēng)格的注釋
3. 混合編寫(xiě)：將AI生成的代碼與自己編寫(xiě)的部分有機(jī)結(jié)合
4. 保留開(kāi)發(fā)過(guò)程：使用版本控制系統(tǒng)記錄代碼演變過(guò)程

代碼查重工具的技術(shù)演進(jìn)

隨著AIGC技術(shù)的普及，代碼查重工具也在不斷升級(jí)。新一代工具需要具備：

• 多維度檢測(cè)能力：同時(shí)分析文本、結(jié)構(gòu)和行為特征
• 動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)機(jī)制：持續(xù)更新AI生成代碼的特征庫(kù)
• 上下文理解：考慮編程作業(yè)的具體要求和約束條件

在實(shí)際應(yīng)用中，開(kāi)發(fā)者應(yīng)該建立正確的學(xué)術(shù)誠(chéng)信意識(shí)，將AI工具作為輔助而非替代。合理使用查重工具可以幫助識(shí)別潛在問(wèn)題，但更重要的是培養(yǎng)真正的編程能力。

代碼查重與學(xué)術(shù)誠(chéng)信的關(guān)系

代碼作為另一種形式的學(xué)術(shù)成果，同樣需要遵守學(xué)術(shù)規(guī)范。教育機(jī)構(gòu)正在制定針對(duì)編程作業(yè)的學(xué)術(shù)誠(chéng)信政策，其中明確規(guī)定了：

• 允許使用的AI輔助工具范圍
• 必須聲明的外部代碼來(lái)源
• 可接受的代碼相似度閾值
• 違規(guī)行為的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)和處理流程

某知名科技公司的內(nèi)部調(diào)查發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過(guò)代碼查重培訓(xùn)的實(shí)習(xí)生，其提交代碼的原創(chuàng)性平均提高42%。這說(shuō)明適當(dāng)?shù)念A(yù)防措施和教育能夠有效提升代碼質(zhì)量。