CopyLeaks es una herramienta popular para detectar contenido escrito por IA. Pero ¿cómo analiza el código? Vamos a descubrirlo.
Con la expansión de los modelos de lenguaje de gran tamaño en la educación, los profesores deben adaptarse utilizando herramientas de detección de IA. Sin embargo, la mayoría de los detectores de IA se centran en el texto. Sabemos que los trabajos pueden presentarse en distintos formatos.
Tomemos la programación como ejemplo.
No te preocupes: CopyLeaks ofrece una solución para profesores con CodeLeaks. Pero ¿qué precisión tiene? En este artículo lo analizaremos, explicaremos cómo utilizar CodeLeaks y compartiré mi opinión al respecto. ¡Sigue leyendo!
¿Qué es CopyLeaks?
CopyLeaks está diseñado para combatir el uso indebido de la IA y el plagio. Es un conjunto de herramientas que utiliza algoritmos de vanguardia para analizar textos, documentos e incluso código.
Fiel a su lema «Potenciar la originalidad e inspirar autenticidad», CopyLeaks destaca por su detector de plagio y de contenido generado por IA. Cuando probamos su detector de contenido generado por IA con nuestros datos, mostró una precisión del 75% en verdaderos positivos, superando a herramientas como Content at Scale y Originality. En falsos positivos, obtuvo un 80%, la segunda puntuación más alta entre ocho detectores.
¿Qué es CodeLeaks?
CodeLeaks es una herramienta de CopyLeaks que encuentra código copiado, ya proceda de bibliotecas existentes o de un modelo de lenguaje. Cada código analizado genera un informe detallado que muestra las secciones duplicadas, sus fuentes y el porcentaje de plagio. Pronto lo analizaremos con más detalle.
¿Cómo detectar código generado por IA con CodeLeaks?
Paso n.º 1: crea una cuenta
Para empezar a detectar código con CodeLeaks, primero debes crear una cuenta. Ve a su panel de control y haz clic en el botón «Login» o «Create Account», situado en la esquina superior izquierda de la pantalla.
Paso n.º 2: sube tu código
Ahora deberías ver todo su panel de control. Para comprobarlo, busca seis opciones en el centro de la pantalla. A continuación, selecciona la opción «Code».
Cuando hayas accedido, solo tienes que arrastrar un archivo de código al panel de control. Ahora solo queda completar el último paso.
Paso n.º 3: obtén un informe detallado
Antes de continuar, voy a crear un script de Python con ChatGPT y guardarlo como archivo .py. Le pedí a ChatGPT que escribiera código para Fizzbuzz, un desafío conocido de Leetcode.
Esta es la tarea: tienes que imprimir los números del 1 al 100. Si un número es múltiplo de 3, imprime «FIZZ»; si es múltiplo de 5, imprime «BUZZ». Para los números que sean múltiplos de 3 y de 5, imprime «FIZZBUZZ».
Esta es la solución que me proporcionó ChatGPT:
Guardémoslo como un archivo .py y luego subámoslo a CodeLeaks. Esto es lo que muestra:
El análisis de código mediante IA es diferente de comprobar si existe plagio de código. Principalmente, te indica una cosa sobre los datos introducidos: la probabilidad de que los haya creado una IA, expresada en forma de porcentaje.
¿Qué tan preciso es CodeLeaks?
Ahora que entiendes qué es CodeLeaks, comprobemos su precisión para detectar código generado por IA. La prueba tiene dos partes: verdaderos positivos y falsos positivos. La primera parte corresponde al código generado por IA, y la segunda comprueba si CodeLeaks puede identificar código escrito por una persona. Así que empecemos…
Pruebas de verdaderos positivos
Pruebas de falsos positivos
Puntuación total y opinión sobre la precisión de CodeLeaks
Me sorprendió lo preciso que resultó ser CodeLeaks. Clasificó correctamente los ejemplos como generados por IA o escritos por una persona 7 de 8 veces, lo cual es impresionante. Incluso con un error, tuvo un buen rendimiento. La herramienta estaba muy segura de sus resultados: otorgó puntuaciones de probabilidad de IA del 0 % o del 100 % y, en la mayoría de los casos, acertó.
Otro aspecto destacable es que CopyLeaks parece detectar mejor la IA en el código que en el texto normal. Creo que los comentarios desempeñan un papel importante en esto. Tanto los códigos generados por IA como la prueba que clasificó incorrectamente contenían muchos comentarios y anotaciones.
Conclusiones
En el mundo actual, la detección de IA está sometida a un intenso escrutinio, pero CopyLeaks no se queda atrás. Sabemos que es eficaz para detectar texto generado por IA, pero ¿quién habría imaginado que también destacaría en la detección de código generado por IA?
Es alentador ver cómo mejora la detección de IA, tanto para textos como para código. OpenAI recibió críticas por afirmar que la detección no es fiable, aunque tenía razón. Aun así, las herramientas de detección de IA avanzan junto con los grandes modelos de lenguaje, y CopyLeaks podría estar liderando este cambio.
¿Tienes curiosidad por CopyLeaks? Descubre más en artículos como este. ¡Mucha suerte!
