AI代码检测器：如何判断代码是否由ChatGPT、Copilot或Claude编写
GitHub、Copilot、ChatGPT 和 Claude 都是人工智能编程助手。它们能帮助软件开发人员更快地编写代码，从而彻底改变了开发人员的工作效率。话虽如此，这种效率的提升也伴随着潜在风险。软件供应链安全、版权问题以及招聘的公正性都受到了影响。
斯坦福大学的MOSS通常能够判断一段脚本是否由AI生成，但经验丰富的开发者可以通过调整方法的执行顺序和修改变量来规避检测。此外，该工具仅限非商业用途。要真正确定代码是否由AI生成，需要专门的基础设施。如今，像Pangram这样的企业级平台正纷纷介入，提供专门的AI代码检测服务。
如果你在问：“能否检测出由人工智能生成的代码？”，答案是“可以”。检测人工智能生成的代码与检测人工智能生成的文本在根本上有所不同，而且难度更大。本指南将探讨以下几点：
- 机器生成的代码模式。
- 检测在企业中的应用场景。
- 如何实施“人机协同”治理策略来检测由人工智能生成的代码。
面向开发者的全字母句AI检测
为什么检测AI代码如此困难？（“自由度”问题）
与人类编写的代码相比，人工智能生成的代码更难被识别，因为编程语言的“自由度”较低。开发人员可选择的风格和结构选项较少。与作者可选择的众多风格和结构选项相比，这一点尤为明显。
像 C 语言和汇编语言这样的编程语言对语法要求非常严格。如果由人类来解决一个问题，他们可能会编写出针对该问题的最高效函数。人工智能也可能编写出同样的代码，因为这确实是最高效的函数。无论是人类还是人工智能，生成的代码在数学上都可能完全相同。
标准的模板代码通常不包含明显的统计特征。AI 检测器无法确切地将此类代码标记为 AI 生成或人工编写。简单的配置文件也是如此。
用例 1：软件安全与知识产权治理
首席技术官（CTO）和法律运营团队利用人工智能代码检测工具来核查其代码库的来源。他们这样做是为了确保开发人员不会发布无法享有版权的人工智能知识产权，或是存在幻觉、存在安全漏洞的逻辑代码。
在美国，完全由人工智能生成的内容无法获得版权保护。如果某初创企业的核心产品完全由 Copilot 生成且未经人工审核，该企业可能无法为该产品申请版权。
AI代码检测工具是安全工作流中至关重要的一步。如果某段代码被标记为100%由AI生成，则必须对其进行严格的手动安全审查。该审查必须在代码合并之前完成。
用例 2：技术岗位招聘与开发人员评估
招聘经理会在技术类带回家完成的作业中使用人工智能代码检测工具。他们之所以在这些作业中使用该工具，是为了确保应聘者理解自己提交的代码背后的逻辑。招聘经理并不希望应聘者只是复制粘贴ChatGPT生成的内容，而是希望应聘者能够理解这些输出结果背后的逻辑。
如果一名开发者完全依赖大型语言模型（LLM）来通过编程测试，那么当被要求调试复杂且缺乏文档的遗留系统时，他很可能无法胜任。代码本身就是复杂的。如果一名开发者无法在没有ChatGPT辅助的情况下应对这些复杂性，那么他可能无法胜任自己的工作。
招聘人员 并未一刀切地禁止使用人工智能，而是借助检测工具来 设计面试问题。例如：“我注意到这个函数很大程度上依赖于人工智能辅助。你能向我详细解释一下，为什么模型会选择这种特定的循环结构吗？”
需要注意的模式：如何手动识别 AI 代码
要实现大规模AI检测的准确性，必须依赖软件。但对于小规模检测，人工审核人员可以通过以下方式识别AI代码：
- 极其具体的评论风格。
- 文档过多。
- 内部相似度极高。
像Claude/ChatGPT这样的AI模型，在训练过程中被设定为提供帮助。这导致它们会在每一行代码后添加冗长且不自然的注释。人类开发者很少这样做，因此此类注释往往是AI的特征。
在学术研究或招聘场景中，多份提交的AI代码往往高度相似。MOSS能够突出显示这种相似性，从而使其成为判断AI生成的辅助依据。其他工具也能实现这一功能。
Pangram 的 AI 代码检测器如何工作
为了检测代码是否由人工智能生成，Pangram 采用了深度学习技术。深度学习被用于识别人工智能模型的统计特征。
Pangram的准确率为 96.2%。其误报率也极低，仅为 0.3%。这主要得益于深度学习技术。
Pangram 在超过 40 行代码中的准确性
与其他 AI 代码检测工具不同，Pangram 刻意采取了保守策略。它的设计初衷是刻意忽略部分 AI 生成的模板代码——在检测长代码片段时，Pangram 的漏检率为 8.5%。这样做是为了确保它绝不会错误地指责人类开发者。
工程团队和招聘团队可以无缝地将 Pangram 集成到企业工作流中。他们可以通过 Pangram 的 AI 代码检测 Python SDK 实现这一点，或者使用Pangram 的 API。这两种方式都支持在现有的 Git 或 ATS 工作流中进行自动化的 AI 代码检查。
验证代码完整性
AI 编程助手是能够加速各类软件开发的强大工具。但不能盲目依赖它们来编写安全、专有的基础设施。
通过在工作流程中集成精准的 AI 代码检测工具，工程和招聘团队可以：
- 保障其软件供应链的安全。
- 保护他们的知识产权。
- 确保他们招聘到顶尖人才。
借助业内最精准的AI检测平台，验证您的代码库的来源和原创性。
