Code Classification: GPT-4 vs. Human Authors on CodeChef Problems

Core Concepts

Code stylometry and machine learning can effectively distinguish between GPT-4 generated code and human-authored code.

Abstract

The study explores the use of code stylometry and machine learning to differentiate between GPT-4 generated code and human-authored code. Dataset comprises human-authored solutions from CodeChef and AI-authored solutions generated by GPT-4. Classifier outperforms baselines with an F1-score and AUC-ROC score of 0.91. Code stylometry is a promising approach for distinguishing between GPT-4 generated code and human-authored code. AI assistants like GitHub Copilot and ChatGPT are revolutionizing programming tasks. Educators are concerned about academic dishonesty with AI-generated code submissions. Study evaluates classifier performance on varying levels of problem difficulty.

Stats

우리의 분류기는 F1 점수와 AUC-ROC 점수가 0.91로 베이스라인을 능가했습니다.

Quotes

"Code stylometry is a promising approach for distinguishing between GPT-4 generated code and human-authored code."

Key Insights Distilled From

Whodunit

by Oseremen Joy... at arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04013.pdf

Deeper Inquiries

AI 도구가 프로그래밍 교육에 미치는 영향을 평가하는 다른 연구가 있나요?

이 분야에서는 AI 도구가 프로그래밍 교육에 미치는 영향을 다양한 측면에서 연구하고 있습니다. 예를 들어, AI 도구를 사용한 프로그래밍 학습이 학생들의 학습 성과나 창의성에 미치는 영향을 조사하는 연구가 있습니다. 또한, AI 도구를 활용한 프로그래밍 교육이 학생들의 문제 해결 능력이나 프로그래밍 스킬 향상에 어떤 영향을 미치는지에 대한 연구도 진행되고 있습니다. 이러한 연구들은 AI 도구를 효과적으로 활용하여 프로그래밍 교육의 질을 향상시키는 방안을 모색하고 있습니다.

기계 학습을 사용하여 코드를 분류하는 것이 학생들이 AI 생성 코드를 제출하는 것을 방지할 수 있는 방법일까요?

기계 학습을 사용하여 코드를 분류하는 것은 학생들이 AI 생성 코드를 제출하는 것을 방지하는 데 효과적일 수 있습니다. 예를 들어, 코드 스타일로미터리와 기계 학습을 결합하여 GPT-4 생성 코드와 인간 작성 코드를 구별하는 연구가 이를 입증하고 있습니다. 이러한 방법을 통해 학생들이 AI 도구를 사용하여 생성한 코드를 감지하고, 학생들이 직접 작성한 코드와의 차이를 분류할 수 있습니다. 이를 통해 학생들이 AI 생성 코드를 부정행위로 제출하는 것을 방지하고, 학생들의 창의성과 능력을 존중하며 교육의 공정성을 유지할 수 있습니다.

코드 스타일로미터리와 기계 학습을 사용하여 GPT-4 생성 코드와 인간 작성 코드를 구별하는 것이 교육자들에게 어떤 영향을 미칠 수 있을까요?

코드 스타일로미터리와 기계 학습을 사용하여 GPT-4 생성 코드와 인간 작성 코드를 구별하는 것은 교육자들에게 다양한 영향을 미칠 수 있습니다. 먼저, 이러한 기술을 활용하여 학생들이 AI 생성 코드를 부정행위로 제출하는 것을 방지할 수 있습니다. 교육자들은 이를 통해 학생들의 창의성과 능력을 존중하며 학업의 공정성을 유지할 수 있습니다. 또한, 이러한 기술을 활용하여 학생들의 프로그래밍 능력을 개선하고, 학습 성과를 향상시킬 수 있습니다. 더 나아가, 코드 스타일로미터리와 기계 학습을 활용한 연구 결과는 교육 방법론의 혁신과 발전에 기여할 수 있습니다. 이를 통해 교육자들은 학생들의 학습 경험을 개선하고, 프로그래밍 교육의 효율성을 높일 수 있습니다.