Assessing AI Detectors in Identifying AI-Generated Code: Implications for Education

📄 arXiv: 2401.03676v1 📥 PDF

作者: Wei Hung Pan, Ming Jie Chok, Jonathan Leong Shan Wong, Yung Xin Shin, Yeong Shian Poon, Zhou Yang, Chun Yong Chong, David Lo, Mei Kuan Lim

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2024-01-08

备注: 11 pages, paper accepted at 46th International Conference on Software Engineering, Software Engineering Education and Training Track (ICSE-SEET 2024)

💡 一句话要点

评估AI检测器在识别AI生成代码中的有效性以应对教育挑战

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: AI检测器 编程教育 学术不端 大型语言模型 人工智能生成内容 实证研究 代码识别 教育技术

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有的AIGC检测器在识别AI生成代码与人类编写代码时存在显著不足，容易被利用进行学术不端。
  2. 方法要点：通过生成多种变体的代码问题，评估LLM在绕过AIGC检测器方面的能力，揭示其局限性。
  3. 实验或效果：研究结果表明，五种AIGC检测器在区分人类与AI生成代码时的性能较差，未能有效识别AI生成内容。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）如ChatGPT在编程教育中的使用日益普及，教育工作者对其可能导致的学术不端行为表示担忧。本文通过实证研究，探讨了LLM如何尝试绕过人工智能生成内容（AIGC）检测器的检测。研究收集了5,069个样本，包括文本描述和相应的人类编写的Python解决方案，并创建了13组代码问题变体提示，指导ChatGPT生成输出。结果显示，现有的AIGC检测器在区分人类编写的代码和AI生成的代码方面表现不佳。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有AIGC检测器在识别AI生成代码时的不足，尤其是在编程教育中可能导致的学术不端问题。现有方法未能有效区分人类编写的代码与AI生成的代码，给教育带来挑战。

核心思路：论文通过生成多种变体的代码问题，利用LLM生成相应代码，评估其绕过检测器的能力，从而揭示AIGC检测器的局限性。这样的设计旨在深入理解AI生成内容的特征及其对检测技术的影响。

技术框架：研究首先收集了5,069个样本，包括文本描述和人类编写的Python代码。接着，创建了13组代码问题变体提示，指导ChatGPT生成输出。最后，评估了五种不同的AIGC检测器的性能。

关键创新：本研究的创新点在于通过多样化的代码问题变体，系统性地评估了AIGC检测器的有效性，揭示了其在实际应用中的不足之处。这一方法与传统的单一问题测试相比，更全面地反映了检测器的性能。

关键设计：在实验中，样本来源于多个平台（如Quescol、Kaggle和LeetCode），确保了数据的多样性。每个样本都经过精心设计，以便生成的代码能够有效测试检测器的识别能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，五种AIGC检测器在区分人类与AI生成代码时的准确率普遍较低，未能有效识别AI生成内容。这一发现强调了当前检测技术的不足，为未来的改进方向提供了依据。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育技术、学术诚信监测和AI工具的开发。通过改进AIGC检测器，教育机构可以更有效地防范学术不端行为，确保学生的学习成果真实可靠。此外，研究结果也为未来的AI生成内容检测技术提供了重要的参考。

📄 摘要（原文）

Educators are increasingly concerned about the usage of Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT in programming education, particularly regarding the potential exploitation of imperfections in Artificial Intelligence Generated Content (AIGC) Detectors for academic misconduct. In this paper, we present an empirical study where the LLM is examined for its attempts to bypass detection by AIGC Detectors. This is achieved by generating code in response to a given question using different variants. We collected a dataset comprising 5,069 samples, with each sample consisting of a textual description of a coding problem and its corresponding human-written Python solution codes. These samples were obtained from various sources, including 80 from Quescol, 3,264 from Kaggle, and 1,725 from LeetCode. From the dataset, we created 13 sets of code problem variant prompts, which were used to instruct ChatGPT to generate the outputs. Subsequently, we assessed the performance of five AIGC detectors. Our results demonstrate that existing AIGC Detectors perform poorly in distinguishing between human-written code and AI-generated code.