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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/34736
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorMiranda, Túlio José Prestrelo-
dc.date.accessioned2025-06-05T18:11:24Z-
dc.date.available2024-11-19-
dc.date.available2025-06-05T18:11:24Z-
dc.date.issued2024-11-05-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/34736-
dc.description.abstractThe technological revolution driven by the popularization of Artificial Intelligence (AI) has raised the pressing need for organizations to maintain teams of highly qualified professionals in Information Technology (IT), in areas such as software development, to discern between human creations and productions generated by machines. This monograph addresses the development of source code in Java generated from ChatGPT and Bard artificial intelligence and asks 10 CI-UFPB students to identify whether the code was created by a machine or a human programmer. The main objective is to study and understand the metrics and heuristic criteria used to identify the origin of codes using the Turing test to extract relevant data. The Turing test is a method that aims to determine whether a machine can exhibit intelligent behavior indistinguishable from human behavior. In this context, the Turing test is adapted to assess whether the code generated by artificial intelligence is convincing enough to be confused with human code by students. To achieve this goal, the research focuses on five heuristic criteria for code analysis, including structure, semantics, and syntactic characteristics. These heuristic criteria are essential for understanding the generation of source codes according to the results, as 100% of participants stated that the codes were useful for identifying the origin of the code.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Michelle Barbosa (mi.2020@outlook.com.br) on 2025-06-05T18:11:24Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) Túlio José Prestrelo Miranda_TCC.pdf: 1436132 bytes, checksum: b445aaca780d13d02dde1711d2502942 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2025-06-05T18:11:24Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) Túlio José Prestrelo Miranda_TCC.pdf: 1436132 bytes, checksum: b445aaca780d13d02dde1711d2502942 (MD5) Previous issue date: 2024-11-05en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapt_BR
dc.rightsAcesso abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/*
dc.subjectTeste de Turingpt_BR
dc.subjectCódigo Fontept_BR
dc.subjectCritérios Heurísticospt_BR
dc.subjectInteligência Artificialpt_BR
dc.subjectJavapt_BR
dc.titleDiscernimento entre Códigos-fonte Gerados por Pessoas e por Inteligência Artificial: Estudo com Programação em Javapt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.contributor.advisor1Bellini, Carlo Gabriel Porto-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9698118041442887pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5993908108164685pt_BR
dc.description.resumoA revolução tecnológica impulsionada pela popularização das Inteligências Artificiais (IA) tem suscitado a necessidade premente de organizações manterem equipes de profissionais altamente qualificados em Tecnologia da Informação (TI), em áreas como a de desenvolvimento de software, para discernir entre criações humanas e produções geradas por máquinas. Esta monografia aborda o desenvolvimento de códigos fonte em Java gerados a partir das inteligências artificiais ChatGPT e Bard e submetendo a 10 alunos do CI-UFPB a identificarem se o código foi criado por uma máquina ou por um programador humano. O objetivo principal é estudar e entender as métricas e critérios heurísticos utilizados para a identificação de origem dos códigos utilizando o teste de Turing para extrair dados relevantes. O teste de Turing é um método que visa determinar se uma máquina pode exibir um comportamento inteligente indistinguível do comportamento humano. Neste contexto, o teste de Turing é adaptado para avaliar se o código gerado pela inteligência artificial é convincente o suficiente para ser confundido com o código humano pelos alunos. Para alcançar esse objetivo, a pesquisa se concentra em cinco critérios heurísticos para análise de código, incluindo a estrutura, a semântica e as características sintáticas. Esses critérios heurísticos são essenciais para o entendimento de geração de códigos fonte conforme os resultados, visto que 100% dos participantes afirmaram que os códigos foram úteis para a identificação da origem do código.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentComputação Científicapt_BR
dc.publisher.initialsUFPBpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::OUTROSpt_BR
Aparece nas coleções:TCC - Ciência da Computação - CI

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