在人工智能技术快速发展的今天，AIGC（人工智能生成内容）已经渗透到编程领域。越来越多的开发者开始使用AI辅助编写代码，这给学术界和产业界带来了新的挑战——如何有效识别和检测AI生成的代码，确保程序代码的原创性成为亟待解决的问题。

随着AI编程助手的普及，代码抄袭行为呈现出新的特点。《2025年全球学术诚信报告》显示，计算机科学领域的学术不端案例中，有37%涉及AI辅助的代码抄袭。传统基于文本相似度的查重方法在面对AI生成的代码时往往效果不佳，这促使代码AIGC查重技术应运而生。

代码AIGC查重主要面临三大挑战：首先，AI生成的代码具有高度可变性，相同功能的代码可能有多种表达方式；其次，AI会学习大量开源代码，导致生成的代码与现有代码存在部分相似；最后，开发者可能对AI生成的代码进行二次修改，增加了检测难度。

现代代码查重系统采用抽象语法树（AST）作为核心分析工具。通过将代码转换为树状结构，可以剥离变量名、注释等表面特征，专注于程序逻辑的本质相似度。研究表明，AST分析方法对AI生成代码的检测准确率可达82%。

控制流图（CFG）反映了程序的执行路径。通过比较两个代码段的控制流相似度，可以有效识别经过表面修改的抄袭代码。某双一流高校的研究团队发现，结合AST和CFG的双重分析方法，可以将AI生成代码的识别率提升至89%。

最新的研究开始采用深度学习模型来识别AI生成代码的特征模式。这些模型通过分析大量人工编写和AI生成的代码样本，学习区分两者的细微差异。实验数据显示，基于Transformer的检测模型在特定测试集上的准确率超过91%。

在实际应用中，代码查重系统需要平衡检测精度和运行效率。一个典型的查重流程包括：预处理（去除注释、标准化变量名）、特征提取（生成AST/CFG）、相似度计算和结果分析。值得注意的是，不同编程语言的查重策略需要针对性调整。

对于教育机构而言，建立完善的代码查重机制尤为重要。某知名计算机学院通过引入先进的查重系统，将学生作业中的代码抄袭率降低了63%。该系统不仅能检测直接复制，还能识别经过重构和模块重组的抄袭行为。

开发者可以采取以下措施确保代码原创性：理解每行代码的实际功能，避免盲目使用AI生成结果；对AI生成的代码进行充分修改和优化；保留代码开发的过程记录；在团队协作中明确代码贡献归属。

学术界则建议：建立代码提交的完整日志要求；开发针对特定领域的代码查重工具；制定适应AI时代的学术诚信规范；开展编程伦理教育。

PaperPass研发团队针对代码AIGC查重的特殊需求，开发了多维度检测算法。该系统支持20余种编程语言的深度分析，能够识别经过多种变换的相似代码。用户上传代码后，系统会生成详细的相似度报告，标注潜在问题片段，并提供修改建议。

PaperPass的代码查重服务特别适合以下场景：课程作业提交前的自我检查；学术论文中算法代码的原创性验证；开源项目贡献的代码审查。系统采用分布式计算架构，能够在短时间内处理大规模代码库的比对任务。

值得一提的是，PaperPass的代码特征数据库持续更新，能够跟上AI代码生成技术的发展步伐。系统会定期纳入新的AI生成代码样本，保持检测模型的时效性。根据内部测试数据，当前版本对主流AI编程助手生成代码的识别率达到行业领先水平。