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Metodi di identificazione del codice generato dall’intelligenza artificiale

Parole chiave COPYRIGHT, INTELLIGENZA ARTIFICIALE, SVILUPPO DI SOFTWARE

Riferimenti RENATO FERRERO, PAOLO GIACCONE, ENRICO MASALA

Gruppi di ricerca DAUIN - GR-05 - ELECTRONIC CAD & RELIABILITY GROUP - CAD, DAUIN - GR-11 - INTERNET MEDIA GROUP - IMG, Telecommunication Networks Group

Tipo tesi RICERCA E SVILUPPO

Descrizione L'utilizzo dell'intelligenza artificiale (IA) per la scrittura del codice sta diventando sempre più diffuso: l’IA fornisce strumenti e tecniche supplementari per assistere i programmatori umani nel processo di sviluppo del software. L'utilizzo dell'intelligenza artificiale per la scrittura del codice può essere lecito e vantaggioso in molti contesti, ma è importante considerare attentamente le implicazioni legali, etiche, sociali ed economiche. Ad esempio, l'utilizzo dell'IA per generare codice e presentarlo come proprio senza dare credito all'origine potrebbe costituire plagio o violazione delle regole accademiche, specialmente in contesti come gli esami o le assegnazioni di programmazione.
Attualmente, non esistono programmi specifici per determinare se il codice è stato scritto da un'intelligenza artificiale. L’attività di tesi riguarda l’analisi di tecniche per identificare eventuali indizi che potrebbero suggerire l'origine dell'intelligenza artificiale:
- analisi delle caratteristiche del codice: il codice è esaminato per identificare modelli, stili di programmazione o strutture che sono tipici della generazione di codice da parte di un'intelligenza artificiale.
- rilevamento di modelli linguistici: alcuni strumenti di analisi del linguaggio naturale potrebbero essere utilizzati per rilevare modelli linguistici nel codice che potrebbero suggerire l'origine da un'intelligenza artificiale.
- utilizzo di strumenti antiplagio per rilevare somiglianze tra il codice sorgente e i modelli di codice generati da specifici strumenti di intelligenza artificiale.

Conoscenze richieste capacità di programmazione, elaborazione del linguaggio naturale, analisi dei dati


Scadenza validita proposta 24/04/2025      PROPONI LA TUA CANDIDATURA




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