نسعى دائمًا إلى اكتساب فهم أكبر لكيفية عمل المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. يتطور الذكاء الاصطناعي ويستخدم الآن بشكل أو بآخر في كل جانب من جوانب حياتنا اليومية.
وهذا يجلب لنا تحديات جديدة. أحد هذه التحديات هو تحليل مدى مشاركة الذكاء الاصطناعي في تطوير التعليمات البرمجية وطرق اكتشافها.
في هذه المقالة، سنطلعك في هذه المقالة على طرق اكتشاف ما إذا كان قد تم استخدام مولد كود الذكاء الاصطناعي. كما سنناقش أيضًا كيفية التحقق مما إذا كانت الشيفرة البرمجية مولدة بالذكاء الاصطناعي في البرمجيات. علاوة على ذلك، سنلقي نظرة على كيفية الحفاظ على جودة الكود. دعونا نتعمق في الأمر.
ما هو كاشف رموز الذكاء الاصطناعي؟
دعونا نبدأ بالأساسيات ونعرّف ما هو كاشف أكواد الذكاء الاصطناعي. هذه الأدوات هي تطبيقات برمجية متخصصة. لقد تم تصميمها لمساعدة المطورين في كتابة التعليمات البرمجية وتحسينها. كما أنها تركز أيضًا على وضع علامة على شيء ما كمحتوى من إنشاء الذكاء الاصطناعي.
وهي تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي من أجل تحليل التعليمات البرمجية المكتوبة في الوقت الفعلي. فهي قادرة على الإبلاغ عن الأخطاء وتقديم اقتراحات حول طرق تحسين جزء من التعليمات البرمجية.
يساعد كاشف أكواد الذكاء الاصطناعي المصمم خصيصًا في التعرف على أي شيء يعتقد أنه تم إنشاؤه بواسطة نماذج الذكاء الاصطناعي - على سبيل المثال، ChatGPT. يقوم بذلك عن طريق التحقق من أنماط الترميز وبناء الجملة. ومن ذلك، يمكنه تحديد احتمال أن يكون المحتوى قد تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي.
تختلف هذه الأدوات عن أدوات تحليل التعليمات البرمجية التقليدية. فهي تركز على اكتشاف الأخطاء وتحسين التعليمات البرمجية. تبحث برمجيات اكتشاف التعليمات البرمجية للذكاء الاصطناعي في جميع الفروق الدقيقة المختلفة التي تظهر في التعليمات البرمجية التي تعتبر من إنشاء الذكاء الاصطناعي.
سيمنحك كاشفو أكواد الذكاء الاصطناعي نظرة ثاقبة على أصل الكود. وسيساعد ذلك المستخدمين على فهم مدى مشاركة مولد كود الذكاء الاصطناعي في إنشاء تسلسل الترميز.
هل من السهل معرفة ما إذا كانت الشيفرة البرمجية من إنشاء الذكاء الاصطناعي؟
قد يكون التعرف على التعليمات البرمجية التي ينشئها الذكاء الاصطناعي أمرًا صعبًا، لأنها غالبًا ما تعكس أنماط الترميز البشري. ومع ذلك، فإن استخدام كاشف للذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في التمييز بين التعليمات البرمجية المكتوبة من قبل الإنسان والتعليمات البرمجية التي أنشأها الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، تقوم أدوات مثل GPTZero بتحليل الشيفرة البرمجية لتحديد الأنماط التي تشير إلى توليد الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تساعد أدوات الكشف عن أكواد الذكاء الاصطناعي، مثل تلك التي تقدمها Copyleaks، في الكشف عن الأكواد البرمجية التي أنشأها الذكاء الاصطناعي.
من خلال دمج كاشف الذكاء الاصطناعي في عملية مراجعة التعليمات البرمجية، يمكنك تحديد التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بالذكاء الاصطناعي بشكل أكثر فعالية والحفاظ على جودة التعليمات البرمجية. تساعد هذه الأدوات في ضمان أن عمليات إرسال التعليمات البرمجية تتبع أفضل الممارسات. كما أنها تمنع الحلول العامة أو غير الفعالة التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. كما يمكن أن يساعد الكشف عن التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بالذكاء الاصطناعي المعلمين وأصحاب العمل على تقييم مستوى المهارة الفعلية للمبرمج وقدراته على حل المشكلات.
هل من الممكن الكشف عن الكود الذي تم إنشاؤه بالذكاء الاصطناعي؟
على الرغم من أنه قد يكون من الصعب اكتشاف التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، إلا أن هناك بعض العلامات المنبّهة، مثل تلك التي ذكرناها أدناه.
- بناء الجملة يبدو مثاليًا للغاية: يميل مولد الذكاء الاصطناعي إلى صياغة كود يبدو مثاليًا للغاية. مع التعليمات البرمجية البشرية، من المرجح أن ترى أخطاءً طفيفة أو اختلالات في الأنماط المخصصة. على سبيل المثال، قد يفضل المبرمجون البشريون أنماط المسافات البادئة المختلفة مثل المسافات على علامات التبويب، إلخ.
- أنماط متكررة: من المحتمل أن تكون الأنماط التي تحتويها متكررة وشبيهة بالقالب. لذا على سبيل المثال، قد ترى نفس الدوال تتكرر مرارًا وتكرارًا مع تغييرات طفيفة عليها. ستحتوي الشيفرة البشرية على خوارزميات أو هياكل مختلفة بناءً على احتياجات المشروع وتكون أكثر قابلية للتكيف.
- تعليقات عامة: يمكن أن تكون التعليقات التي ينشئها الذكاء الاصطناعي أحيانًا "غير متقنة" بعض الشيء أو عامة جدًا في الاصطلاح. هذا لأنه لم يفهم تمامًا سياق الشيفرة البرمجية. على النقيض من ذلك، ستكون الشيفرة البرمجية البشرية أكثر وصفية وتحديدًا.
إذا لم تكن متأكدًا مما إذا كانت التعليمات البرمجية قد تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، فيمكن أن يساعدك مدقق الذكاء الاصطناعي. فهو يحدد الأنماط والتناقضات التي تشير إلى أن المحتوى الذي تم إنشاؤه آلياً.
هل يوجد مدقق أكواد ذكاء اصطناعي موثوق به؟
هناك مجموعة متنوعة من الأدوات والمكونات الإضافية الرائعة في الكشف عن التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. وهي تقوم بذلك من خلال النظر إلى أنماط الترميز والتعقيد في أسلوب الترميز.
كما أنها ستكون قادرة على إعطاء درجة احتمالية لإشراك الذكاء الاصطناعي في مقتطف برمجي معين. بعض أدوات ترميز الذكاء الاصطناعي أفضل من غيرها، ولكن لا يوجد بديل حقيقي عن اللمسة البشرية.
Codequiry وSourcerer هما مثالان على أدوات تدقيق أكواد الذكاء الاصطناعي الجيدة. فهما يحللان مقتطفات التعليمات البرمجية ويبرزان التعليمات البرمجية المكتوبة بالذكاء الاصطناعي لتمييزها عن البقية. تقدم Smodin أدوات يمكنها التحقق من كود الذكاء الاصطناعي في المحتوى على وجه التحديد، وهي مجانية الاستخدام أيضًا.
استخدم أدوات الذكاء الاصطناعي من Smodin لإنشاء محتوى ذكاء اصطناعي عالي الجودة
نأمل أن يكون هذا الدليل قد ساعدك في معرفة كيفية التحقق مما إذا كانت الشيفرة البرمجية من إنشاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، إذا كنت ترغب في معرفة المزيد حول ما يمكن أن يقدمه لك الذكاء الاصطناعي، فقم بزيارة Smodin. لقد جلبت خدمتنا بعض أدوات الذكاء الاصطناعي الرائعة إلى السوق التي تجعل إنشاء محتوى عالي الجودة أسهل.
سواء كنت ترغب في صياغة مقالات جذابة وأوراق بحثية مقنعة، أو تحتاج فقط إلى بعض المساعدة في واجب الرياضيات المنزلي، يمكن لسمودين مساعدتك.
لذا، إذا كنت حريصاً على تجربتنا، فلماذا لا تعرف المزيد عن أسعارنا؟ لن يخيب أملك!
الأسئلة المتداولة
هل يمكن للتعليمات البرمجية التي ينشئها الذكاء الاصطناعي تعزيز الإنتاجية؟
نعم، يمكن ذلك. يمكن للذكاء الاصطناعي توليد التعليمات البرمجية أتمتة العديد من المهام التي غالبًا ما تستغرق الكثير من الوقت. ويمكنه حتى اقتراح طرق لإجراء التحسينات. ومع ذلك، يجب أن يكون هناك توازن. فالشفرة البشرية متميزة وقد تفتقر شيفرة الذكاء الاصطناعي في بعض الأحيان إلى العمق والجودة. استخدام كليهما أمر أساسي.
ما مدى سهولة اكتشاف كود الذكاء الاصطناعي مقابل الكود المكتوب من قبل البشر؟
الأمر ليس سهلاً. كما ناقشنا أعلاه، فإن إجراء التمييز أمر صعب. من الأسهل اكتشاف المحتوى الذي تم إنشاؤه بالذكاء الاصطناعي أكثر من اكتشاف الشيفرة البرمجية لأن هناك الكثير من العوامل التي يجب مراعاتها. بمجرد أن تعتاد على اكتشاف العلامات، يصبح الأمر أسهل.
من الأمور الأساسية التي يجب البحث عنها هي تكرار التركيب اللغوي والافتقار إلى الفوارق الدقيقة في اللغة. لم يلحق التعلم الآلي بالبشر (حتى الآن).
لماذا نحتاج إلى توثيق مقتطفات التعليمات البرمجية؟
يجب أن نفهم كود الذكاء الاصطناعي والدور الذي يلعبه في المحتوى الذي ينشئه الذكاء الاصطناعي. تبحث أدوات وأدوات تدقيق أكواد الذكاء الاصطناعي في أصول مقاطع الأكواد البرمجية. ثم تتأكد من أنها نتيجة عمل بشري وليس الذكاء الاصطناعي. يجب أن يتم ذلك للتأكد من أن الترميز وقواعد التعليمات البرمجية تحافظ على سلامتها.