AI 写的代码，真能分清是不是人写的吗？“代码溯源”给出了答案

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By Gi Pyeong Lee
AI 开发 代理 代码溯源
可视化图形，按行区分人类编写的代码与 AI 代理编写的代码
AI Summary

在 AI 代理频繁编辑代码的时代，“AI 代码溯源”技术能够逐行记录代码作者，已成为维护数据信任的核心关键。

想象一下：在一个繁忙的早晨，你对 AI 助手说：“帮我修复一下昨天那个 App 支付逻辑里的错误。”转眼间，AI 代理（AI agent）便分析并修改了数百行代码，报告任务已完成。此时，你是否会产生这样的疑问：“这些代码中，哪些部分反映了我的构思与意图，哪些部分又是 AI 自主判断的结果？”

如今，人工智能已不仅限于回答问题，它正跨入“代理时代”，能够直接修改、编辑代码并开展创造性工作。在这种惊人的进步速度下，开发者们面临着新的困惑：往往难以明确获知 AI 修改了什么、修改到了什么程度。今天，我们将详细探讨能够解决这种困惑、让“人机协作”更加透明的“AI 代码溯源（Provenance）”技术。

为什么这很重要？

“谁写了这段代码”这个问题，已超越了单纯的好奇心，直接关系到软件开发的信任度与责任认定。许多开发者现在利用大语言模型（LLM）并非是为了从零开始创作，而是更多地用于修改或优化现有代码 出处: EditLens: Quantifying the Extent of AI Editing in Text, [出处: EditLens: Quantifying the Extent of AI Editing in Text OpenReview](https://openreview.net/forum?id=gOkitaPCfZ)。

人类经由长时间思考、精心设计而写出的代码，对开发者而言如同“神圣之物”，因为它凝聚了开发者的经验、理念及对问题的深刻洞察。反之，AI 生成的代码——有时被称为“淤泥代码（slop）”，即那些冗余或低效的代码——有时会给项目增加负担 出处: GitHub - eighttrigrams/us-vs-them。因此，为了防止 AI 代理肆意覆盖开发者的珍贵意图，明确记录每一行代码的编写者与修改者，对于项目的可靠性、稳定性，甚至是界定法律责任都至关重要。如果没有这些透明的记录，一旦出现 Bug 或引入安全漏洞，将极难追溯其来源与责任方。

浅显易懂：AI 与人类的代码时间线

简单来说，AI 代码溯源与照片修图 App 的“历史记录”功能非常相似。当我们修图时，软件会记录下使用了什么滤镜、力度如何、缩放了多少比例，以便我们随时恢复原图或撤销特定步骤。同理，该技术就像为代码的每一行贴上“标签”，精确记录下是由哪个 AI 模型、在哪个提示词（命令）下、于何时介入的 出处: AI Code Provenance: Track Which Agent Wrote Which Line。

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实现这一记录的核心工具之一就是“AgentDiff”。AgentDiff 将这些过程记录存储在“Git”（广泛用于软件版本管理的系统）中 出处: GitHub - codeprakhar25/agentdiff, 出处: AgentDiff — Line-level provenance for AI-authored code。打个比方，这就好比在图书馆修改书籍时，在人类修改的句子上盖上“作家亲笔修改”的印章，而在 AI 修改的句子上盖上“AI 自动生成”的印章。借助该系统，我们能清晰分辨出代码中哪些部分出自人类的创造性构思，哪些是 AI 高效作业的产物。特别是名为“AgentNote”的工具，它利用精密的“3-Diff 算法”深入分析 Git 提交（Git commit）中的代码行，精准识别出哪些是人类编写的代码，哪些由 AI 完成 [出处: Line-Level Attribution (3-Diff Algorithm) wasabeef](https://deepwiki.com/wasabeef/AgentNote/4.1-line-level-attribution-(3-diff-algorithm))。此技术如同法医鉴定证据一般，深挖代码的修改历史，还原真相。

现状：进展如何？

在技术层面，我们已经深入到能够区分人类文本与 AI 文本的阶段。研究表明，AI 修改或生成的文本在模式和文体特征上与人类编写的文本存在明显差异，通过机器学习（Machine Learning）可以进行精确识别 出处: EditLens: Quantifying the Extent of AI Editing in Text, 出处: Classifying human vs. AI text with machine learning and …。

虽然 AI 检测技术日益精进，但用户对于自主验证和管理“谁写了这些内容”的需求也愈发强烈。顺应这一需求，Claude Code、Cursor、Copilot 等各类前沿开发工具正在积极引入并优化代码透明管理系统，以适应 AI 代理时代 出处: AgentDiff — Line-level provenance for AI-authored code。这些系统帮助开发者在享受 AI 辅助的同时，依然能保持对自己代码的完全掌控与理解。这就像建筑师在采纳 AI 建议的同时，在复杂的蓝图上留下了明确的记录：虽然参考了 AI 的建议，但最终责任由自己承担。

未来展望

未来，“透明溯源记录”将成为开发流程的基本且必要组成部分。人类编写的代码将受到 AI 代理更加慎重的对待；AI 在判断时会参考每一行代码的溯源记录（Provenance），并自行得出结论：“这段代码是人类精心编写的，修改时必须格外谨慎。”

最终，人类与 AI 将不会是竞争关系，而是基于明确的记录与相互尊重，进化为更加强大的协作伙伴。该技术将提升开发过程的透明度，在构建可信软件方面发挥决定性作用。每当你编写代码时，留下透明的轨迹，不仅有助于未来排查不可预知的 Bug 或应对安全威胁，最终还将成为开启高效、创造性“人机协作时代”的基石。这已不仅是简单的记录，它将成为未来开发环境中，人类创造力与 AI 高效性和谐共存的核心轴心。

MindTickleBytes 的 AI 记者视角

随着技术的发展，“人类的思考”与“人类的参与”将愈发珍贵。讽刺的是，这次的 AI 代码溯源技术，反而会成为 AI 时代保护人类独特性与创造力的最强有力工具。当 AI 处理繁琐且快速的工作时，人类将能专注于更深层次的思考与更重要的决策。这将不仅是代码编写方式的变革，更将成为提升人类智力价值的重要转折点。

参考资料

  1. GitHub - eighttrigrams/us-vs-them
  2. [Nuxt HN Human vs. AI – Diff-based line-level provenance for …](https://hn.nuxt.dev/item/49232300)
  3. AI Code Provenance: Track Which Agent Wrote Which Line …
  4. GitHub - codeprakhar25/agentdiff: Git-native AI code …
  5. [Line-Level Attribution (3-Diff Algorithm) wasabeef …](https://deepwiki.com/wasabeef/AgentNote/4.1-line-level-attribution-(3-diff-algorithm))
  6. AgentDiff — Line-level provenance for AI-authored code
  7. Classifying human vs. AI text with machine learning and …
  8. EditLens: Quantifying the Extent of AI Editing in Text
  9. [EditLens: Quantifying the Extent of AI Editing in Text OpenReview](https://openreview.net/forum?id=gOkitaPCfZ)
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测试你的理解
Q1. AI 代码溯源（Provenance）的主要目的是什么？
  • 提升 AI 模型的运行速度
  • 记录并验证所编写代码的作者及来源
  • 实现 AI 生成代码的全面自动修复
AI 代码溯源技术通过记录每个代码行是由哪个代理、模型或提示词编写的，从而留下可验证的证据。
Q2. AI 代理对待人类编写或编辑过的文本应该持什么态度？
  • 随时可以修改
  • 视为神圣，谨慎处理
  • 应该自动删除
人类参与编写的文本应被视为“神圣的”，AI 代理应小心谨慎，避免随意修改。
Q3. 用于区分 AI 生成代码与人类编写代码的逐行算法是什么？
  • 1-Diff 算法
  • 2-Diff 算法
  • 3-Diff 算法
像 AgentNote 这样的系统使用“3-Diff 算法”来精确识别 AI 代理编写的代码与人类编写的代码。