AIGCodeSet: A New Annotated Dataset for AI Generated Code Detection

📄 arXiv: 2412.16594v3 📥 PDF

作者: Basak Demirok, Mucahid Kutlu

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2024-12-21 (更新: 2025-05-25)

💡 一句话要点

提出AIGCodeSet数据集，用于AI生成代码检测，并验证贝叶斯分类器性能。

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

关键词: AI生成代码检测 数据集 贝叶斯分类器 代码分析 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在软件开发中带来便利，但也引发了面试和作业中的伦理问题，因此需要检测代码是否由AI生成。
  2. 本文构建了AIGCodeSet数据集，包含AI生成和人工编写的Python代码，旨在为AI生成代码检测提供数据基础。
  3. 实验结果表明，在AIGCodeSet数据集上，贝叶斯分类器在AI生成代码检测任务中表现优于其他基线模型。

📝 摘要（中文）

本文提出了AIGCodeSet数据集，该数据集包含2828个AI生成的Python代码和4755个人工编写的Python代码。这些代码由CodeLlama 34B、Codestral 22B和Gemini 1.5 Flash生成。此外，本文还分享了使用基线检测方法进行实验的结果。实验表明，贝叶斯分类器优于其他模型。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何有效检测一段代码是由人类编写还是由AI模型生成的问题。现有的挑战在于缺乏足够规模和多样性的数据集来训练和评估AI生成代码检测模型。此外，不同AI模型生成的代码风格各异，增加了检测的难度。

核心思路：论文的核心思路是构建一个包含大量AI生成代码和人类编写代码的数据集，并利用该数据集训练和评估现有的机器学习模型，从而找到最适合AI生成代码检测的模型。通过比较不同模型的性能，可以了解哪些特征对于区分AI生成代码和人类编写代码至关重要。

技术框架：论文的技术框架主要包括两个部分：数据集构建和模型评估。数据集构建阶段，作者使用CodeLlama 34B、Codestral 22B和Gemini 1.5 Flash等大型语言模型生成Python代码，并收集大量人类编写的Python代码，然后进行标注。模型评估阶段，作者使用多种基线检测方法，如贝叶斯分类器等，在AIGCodeSet数据集上进行训练和测试，并比较它们的性能。

关键创新：论文的关键创新在于构建了一个新的、大规模的、专门用于AI生成代码检测的AIGCodeSet数据集。该数据集包含了多种AI模型生成的代码，以及大量人类编写的代码，可以用于训练和评估各种AI生成代码检测模型。此外，论文还通过实验评估了现有基线模型在AI生成代码检测任务中的性能，为未来的研究提供了参考。

关键设计：在数据集构建方面，作者选择了CodeLlama 34B、Codestral 22B和Gemini 1.5 Flash等先进的语言模型，以确保AI生成代码的多样性和代表性。在模型评估方面，作者选择了贝叶斯分类器等经典的机器学习模型作为基线，并使用准确率等指标来评估模型的性能。具体的参数设置和损失函数等细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在AIGCodeSet数据集上，贝叶斯分类器在AI生成代码检测任务中表现最佳，优于其他基线模型。具体的性能提升幅度未在摘要中明确给出，属于未知信息。该结果验证了贝叶斯分类器在区分AI生成代码和人类编写代码方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于软件工程教育、代码安全审计、以及知识产权保护等领域。例如，可以帮助教育机构检测学生作业中是否存在AI代写行为，辅助企业识别代码库中潜在的AI生成代码风险，并为版权所有者提供AI生成代码的证据。

📄 摘要（原文）

While large language models provide significant convenience for software development, they can lead to ethical issues in job interviews and student assignments. Therefore, determining whether a piece of code is written by a human or generated by an artificial intelligence (AI) model is a critical issue. In this study, we present AIGCodeSet, which consists of 2.828 AI-generated and 4.755 human-written Python codes, created using CodeLlama 34B, Codestral 22B, and Gemini 1.5 Flash. In addition, we share the results of our experiments conducted with baseline detection methods. Our experiments show that a Bayesian classifier outperforms the other models.