Fugu-MT 論文翻訳(概要): Is this Snippet Written by ChatGPT? An Empirical Study with a CodeBERT-Based Classifier

論文の概要: Is this Snippet Written by ChatGPT? An Empirical Study with a CodeBERT-Based Classifier

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09381v2
Date: Mon, 7 Aug 2023 07:41:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-23 17:02:08.858060
Title: Is this Snippet Written by ChatGPT? An Empirical Study with a CodeBERT-Based Classifier
Title（参考訳）: このスニペットはChatGPTで書かれているか? CodeBERTに基づく分類器を用いた実証的研究
Authors: Phuong T. Nguyen, Juri Di Rocco, Claudio Di Sipio, Riccardo Rubei, Davide Di Ruscio, Massimiliano Di Penta
Abstract要約: 本稿では,AI生成コードスニペットの自動識別の実現可能性について検討する。我々は、CodeBERT上に構築されたGPTSnifferと呼ばれる新しいアプローチを提案し、AIによって書かれたソースコードを検出する。その結果、GPTSnifferは、コードが人間書きなのかAI生成なのかを正確に分類でき、2つのベースラインを上回ります。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.613735709997911
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Since its launch in November 2022, ChatGPT has gained popularity among users, especially programmers who use it as a tool to solve development problems. However, while offering a practical solution to programming problems, ChatGPT should be mainly used as a supporting tool (e.g., in software education) rather than as a replacement for the human being. Thus, detecting automatically generated source code by ChatGPT is necessary, and tools for identifying AI-generated content may need to be adapted to work effectively with source code. This paper presents an empirical study to investigate the feasibility of automated identification of AI-generated code snippets, and the factors that influence this ability. To this end, we propose a novel approach called GPTSniffer, which builds on top of CodeBERT to detect source code written by AI. The results show that GPTSniffer can accurately classify whether code is human-written or AI-generated, and outperforms two baselines, GPTZero and OpenAI Text Classifier. Also, the study shows how similar training data or a classification context with paired snippets helps to boost classification performances.
Abstract（参考訳）: 2022年11月のローンチ以来、ChatGPTは、特に開発問題を解決するツールとしてChatGPTを使用しているプログラマの間で人気を集めている。しかし、プログラミング問題に対する実用的な解決策を提供する一方で、ChatGPTは人間の代わりにではなく、主にサポートツール(例えば、ソフトウェア教育)として使われるべきである。したがって、ChatGPTによる自動生成ソースコードの検出が必要であり、AI生成コンテンツを特定するツールをソースコードと効率的に連携させる必要がある。本稿では,AI生成コードスニペットの自動識別の実現可能性と,その機能に影響を与える要因について検討する。そこで我々は,CodeBERT上に構築されたGPTSnifferという新しいアプローチを提案し,AIで書かれたソースコードを検出する。その結果、GPTSnifferは、コードが人間書きかAI生成かを正確に分類でき、GPTZeroとOpenAI Text Classifierの2つのベースラインを上回ります。また、類似したトレーニングデータやペアスニペットによる分類コンテキストが、分類のパフォーマンス向上にどのように役立つかを示す。

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