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https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/34736
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | Miranda, Túlio José Prestrelo | - |
dc.date.accessioned | 2025-06-05T18:11:24Z | - |
dc.date.available | 2024-11-19 | - |
dc.date.available | 2025-06-05T18:11:24Z | - |
dc.date.issued | 2024-11-05 | - |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/34736 | - |
dc.description.abstract | The 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.provenance | Submitted 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.provenance | Made 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: 2024-11-05 | en |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal da Paraíba | pt_BR |
dc.rights | Acesso aberto | pt_BR |
dc.rights | Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Teste de Turing | pt_BR |
dc.subject | Código Fonte | pt_BR |
dc.subject | Critérios Heurísticos | pt_BR |
dc.subject | Inteligência Artificial | pt_BR |
dc.subject | Java | pt_BR |
dc.title | Discernimento entre Códigos-fonte Gerados por Pessoas e por Inteligência Artificial: Estudo com Programação em Java | pt_BR |
dc.type | TCC | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Bellini, Carlo Gabriel Porto | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9698118041442887 | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/5993908108164685 | pt_BR |
dc.description.resumo | A 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.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Computação Científica | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFPB | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::OUTROS | pt_BR |
Aparece nas coleções: | TCC - Ciência da Computação - CI |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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