GitHub Copilot

Материал из DZWIKI
Версия от 18:50, 12 июля 2022; Dzmuh (обсуждение | вклад) (→‎История)
(разн.) ← Предыдущая версия | Текущая версия (разн.) | Следующая версия → (разн.)
Перейти к навигации Перейти к поиску

GitHub Copilot — инструмент с использованием искусственного интеллекта, совместно разработанный GitHub и OpenAI для помощи пользователям таких интегрированных сред разработки как Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim и JetBrains в автодополнении кода[1]. Инструмент был впервые анонсирован 29 июня 2021 года и до 21 июня 2022 был доступен только в виде предварительной версии. Лучше всего он подходит для пользователей, создающих код на Python, JavaScript, TypeScript, Ruby и Go[2][3].

История

29 июня 2021 года GitHub анонсировал GitHub Copilot в качестве расширения в предварительной версии для Visual Studio Code[4].

26 октября 2021 года данный инструмент был выпущен в виде плагина в JetBrains Marketplace[5].

27 октября 2021 года GitHub выпустил плагин GitHub Copilot для Neovim в качестве общедоступного репозитория[6].

29 марта 2022 года было официально объявлено о доступности Copilot для Visual Studio 2022[7].

21 июня появилось официальное объявление о выходе Copilot из предварительного тестирования и доступности его для всех желающих по подписочной системе[8][9][10].

Принятие

С момента выпуска Copilot начали возникать опасения по поводу его безопасности и образовательного воздействия, а также разногласия по поводу лицензирования создаваемого им кода[11][12].

Споры о лицензировании

Хотя большая часть кода, выводимого Copilot, может быть классифицирована как Шаблон:Не переведено 3, в GitHub признают, что небольшая его часть скопирована дословно, что привело к опасениям относительно того факта, что полученный код недостаточно преобразован, чтобы его можно было классифицировать как добросовестное использование, и мог нарушать авторские права первоначального владельца[2]. Данный факт оставляет Copilot на непроверенном правовом основании, хотя GitHub заявляет, что «обучение моделей машинного обучения на общедоступных данных считается добросовестным использованием в сообществе машинного обучения»[11].

Официальные документы FSF

28 июля 2021 года Фонд свободного программного обеспечения (FSF) опубликовал финансируемый призыв к созданию официальных документов по философским и юридическим вопросам, связанным с Copilot[13]. Дональд Робертсон, менеджер по лицензированию и соблюдению требований FSF, заявил, что «Copilot поднимает много […] вопросов, которые требуют более глубокого изучения»[13]. 24 февраля 2022 года в FSF объявили, что ими было получено 22 статьи по данному вопросу, и с помощью процесса анонимного обзора были выбраны для выделения 5 из них[14].

Вопросы безопасности

В документе, принятом к публикации на симпозиуме Института инженеров электротехники и электроники по безопасности и конфиденциальности в 2022 году, оценивалась безопасность кода, сгенерированного Copilot, для 25 основных уязвимостей кода MITRE (например, межсайтовый скриптинг, обход пути) в 89 различных сценариях и 1 689 программах[15]. Это было сделано по осям разнообразия слабых мест (способности реагировать на сценарии, которые могут привести к различным уязвимостям кода), разнообразия подсказок (способности реагировать на одну и ту же уязвимость кода с небольшими вариациями) и разнообразия доменов (возможности генерировать аппаратные спецификации уровня передачи регистров в Verilog)[15]. Исследование показало, что на разных языках по данным осям 39,33 % наилучших из предложений и 40,73 % от общего числа предложений приводят к созданию уязвимостей в коде. Кроме того, было обнаружено, что небольшие несемантические (вроде комментариев) изменения, внесённые в код, могут повлиять на его безопасность[15].

Вопросы образования

В документе, опубликованном в феврале 2022 года Ассоциацией вычислительной техники, оценивается влияние Codex, технологии, используемой Github Copilot, на обучение начинающих программистов[12]. В исследовании используются оценочные вопросы из вводного класса по программированию в Оклендском университете, и сравниваются ответы Codex с успеваемостью студентов[16]. Исследователи обнаружили, что Codex в среднем показал результаты лучше, в сравнении с большинством учащихся; однако его производительность снизилась на вопросах с ограничением возможностей, которые можно использовать в решении (например, условные операторы, коллекции и циклы)[16]. Учитывая данную проблему, «только 2 из 10 решений [Codex] были верны, но оба […] нарушили установленные ограничения». В документе делается вывод о том, что Codex может быть полезен для предоставления учащимся разнообразных решений, но также может привести к чрезмерной уверенности и плагиату[16].

См. также

Примечания

  1. ↑ Гершгорн, Дэйв. GitHub and OpenAI launch a new AI tool that generates its own code (англ.). The Verge (29 июня 2021). Дата обращения: 13 июня 2022.
  2. ↑ GitHub Copilot · Your AI pair programmer (англ.). GitHub Copilot. Дата обращения: 13 июня 2022.
  3. ↑ Gershgorn. GitHub and OpenAI launch a new AI tool that generates its own code. The Verge (29 июня 2021). Дата обращения: 6 июля 2021.
  4. ↑ GitHub Copilot - IntelliJ IDEs Plugin | Marketplace (англ.). JetBrains Marketplace. Дата обращения: 7 апреля 2022.
  5. ↑ Neovim plugin for GitHub Copilot (англ.). GitHub (27 октября 2021).
  6. ↑ GitHub Copilot now available for Visual Studio 2022 (амер. англ.). The GitHub Blog (29 марта 2022). Дата обращения: 7 апреля 2022.
  7. ↑ GitHub Copilot is generally available to all developers (англ.). The GitHub Blog (21 июня 2022). Дата обращения: 23 июня 2022. Архивировано 11 июля 2022 года.
  8. ↑ Introducing GitHub Copilot: your AI pair programmer (англ.). The GitHub Blog date=2021-06-29. Дата обращения: 13 июня 2022.
  9. ↑ GitHub Copilot. Хабр (1 июля 2022). Дата обращения: 12 июля 2022. Архивировано 3 июля 2022 года.
  10. ↑ 11,0 11,1 GitHub's automatic coding tool rests on untested legal ground. The Verge (7 июля 2021). Дата обращения: 11 июля 2021.
  11. ↑ 12,0 12,1 Шаблон:Cite journal
  12. ↑ 13,0 13,1 FSF-funded call for white papers on philosophical and legal questions around Copilot. Free Software Foundation (28 июля 2021). Дата обращения: 11 августа 2021.
  13. ↑ Publication of the FSF-funded white papers on questions around Copilot (англ.). Free Software Foundation (24 февраля 2022).
  14. ↑ 15,0 15,1 15,2 Хаммонд Пирс, Бали Ахмад, Бенджамин Тан, Брендан Долан-Гавитт, Рамеш Карри. Asleep at the Keyboard? Assessing the Security of GitHub Copilot's Code Contributions (англ.) // arXiv:2108.09293 [cs]. — 2021.
  15. ↑ 16,0 16,1 16,2 Ошибка цитирования Неверный тег <ref>; для сносок :1 не указан текст

Ссылки

Wikipedia-logo-v2.svg
В русской википедии есть страница «GitHub Copilot».
Источник — https://wiki.dzmuh.com/index.php?title=GitHub_Copilot&oldid=9381