AI 幫忙寫作業？追蹤程式教育中的「程式碼來源」

試想一下，學生 A 今晚必須提交程式設計作業。換作以前，他可能需要反覆修改程式碼、與錯誤搏鬥並熬夜奮戰；但現在，只要對 AI 說一聲「請幫我寫出解決這個問題的 Python 程式碼」，短短幾秒鐘就能得到完美的成品。

究竟這些程式碼是學生 A 的知識，還是 AI 的知識？隨著 AI 能瞬間生成功能完善的程式碼，程式設計教育現場正面臨一個根本性的問題：「該如何評估學生的實際學習水平與努力程度？」出處: Analyzing Code Provenance in LLMs for Programming Education。

為什麼這很重要？

程式設計教育的本質，不在於單純地「產出」程式碼，而在於學習「思考程式碼」的過程。然而，當 AI 讓學生省略了這個過程，教育工作者就陷入了無法判斷提交的程式碼究竟出自學生之手，還是由 AI 生成的困境。

這直接關乎評估的公正性。如果每個學生都借助 AI 的力量提交作業，我們將無法得知誰才是真正具備實力的人。為了解決這個問題，近期研究人員正致力於開發追蹤程式碼源頭的「程式碼來源 (Code Provenance)」技術 出處: Analyzing Code Provenance in LLMs for Programming Education。

淺顯易懂：AI 程式碼追蹤原理

那麼，如何得知程式碼是由 AI 所編寫的呢？研究團隊使用了一種稱為「Min-K% 機率法 (Min-K% probability approach)」的方式 出處: Analyzing Code Provenance in LLMs for Programming Education。

簡單來說，這是透過機率測定 AI 在生成特定程式碼時，該程式碼在其「記憶 (訓練資料)」中的深刻程度。舉例來說，當我們默寫一首名詩時，能不假思索地流暢寫出；但若是撰寫一篇未曾見過的艱澀文章，則會顯得遲疑。研究人員透過集中分析 AI 模型生成程式碼時，在機率上「比較不驚訝」的部分，來判斷這些程式碼是單純從資料集記憶中「背誦」出來的，還是模型自行推導邏輯所生成的 出處: Analyzing Code Provenance in LLMs for Programming Education。

此外，研究團隊還加入了一項稱為「合成非成員程式碼生成 (synthetic non-member code generation)」的技術以提升準確度。透過虛擬建立一些 AI 可能未曾學過的新程式碼進行比對，能更精確地追蹤模型對程式碼的實際記憶能力 出處: Analyzing Code Provenance in LLMs for Programming Education, 出處: GitHub - my625/student-code-provenance-LLMs-MinK。

現狀：不同模型的「記憶力」差異

這項研究分析了從免費模型（如 GPT-2、DialoGPT）到最新商業模型（如 GPT-5、Gemini 2.5、LLaMA 3.3）等各式各樣的語言模型 出處: Analyzing Code Provenance in LLMs for Programming Education。

有趣的是，研究發現免費模型在偵測程式碼記憶資訊時，反而比商業模型更為敏感 出處: Analyzing Code Provenance in LLMs for Programming Education。這是因為模型規模與學習方式的不同，導致處理程式碼的方式也存在差異。在投入數百萬美元與龐大繪圖處理器 (GPU，高效能運算單元) 資源以建構巨型模型的過程中 出處: Model Provenance Testing for Large Language Models - arXiv.org，程式碼的創造力與記憶力之間的微妙平衡，在不同模型間呈現出不同的樣貌。

未來展望

未來，教育重點將不再僅是單純的編寫程式碼能力，而在於如何在與 AI 協作的同時，證明自己的邏輯思維。研究團隊計劃將教育評估方式，從單純的來源判別，進一步發展為確保學生與 AI 工具互動過程的「過程可視性 (process visibility)」出處: Analyzing Code Provenance in LLMs for Programming Education。

我們已無法將 AI 排除在外。相反地，如何能在 AI 這位強大夥伴的陪伴下，尊重學生個人的學習軌跡，這項技術與教育上的思考才剛剛開始。

MindTickleBytes AI 記者觀點

隨著技術演進，比起「做了什麼」，「如何思考」將成為更重要的能力。程式碼來源追蹤技術，或許會成為 AI 時代捍衛學習真實性的最後一道安全防線。

參考資料

1. Analyzing Code Provenance in LLMs for Programming Education (https://arxiv.org/abs/2611.09177)
2. GitHub - my625/student-code-provenance-LLMs-MinK (https://github.com/my625/student-code-provenance-LLMs-MinK)
3. Model Provenance Testing for Large Language Models - arXiv.org (https://arxiv.org/pdf/2502.00706)