文章讨论了人工智能（AI）在编程中的自主性与责任问题。随着AI编码代理的崛起，开发者面临代码归属和责任缺失的挑战。尽管AI能高效生成代码，但缺乏人类监督可能导致问题。未来，开发者的角色将转变为审查者，以确保AI生成代码的质量和责任。
本研究提出利用大型语言模型（LLMs）进行代码作者归属分析，解决现有技术泛化能力不足的问题。研究结果显示，LLMs在C++和Java代码的归属准确率分别为65%和68.7%，为网络安全和软件工程领域提供了新的思路。
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