GitHub va anunciar que va completar les proves de l'assistent intel·ligent GitHub Copilot, que pot generar construccions genèriques mentre escriu codi. El sistema es va desenvolupar en col·laboració amb el projecte OpenAI i utilitza la plataforma d'aprenentatge automàtic OpenAI Codex, entrenada en una gran varietat de codis font allotjats a repositoris públics de GitHub.
La generació de codi és compatible amb els llenguatges de programació Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Go, C# i C++ utilitzant diversos marcs. Els mòduls estan disponibles per integrar GitHub Copilot amb Neovim, JetBrains IDE, Visual Studio i Visual Studio Code.
A jutjar per la telemetria recopilada durant el procés de prova, el servei permet generar codi d'una qualitat suficientment alta; per exemple, els desenvolupadors van acceptar el 26% de les recomanacions proposades a GitHub Copilot tal com estan.
GitHub Copilot es diferencia dels sistemes tradicionals de finalització de codi en la capacitat de formar blocs de codi força complexos, fins a funcions llestes per utilitzar sintetitzades tenint en compte el context actual.
GitHub Copilot s'adapta a la manera com un desenvolupador escriu codi i té en compte les API i els marcs utilitzats al programa. Per exemple, si hi ha un exemple d'una estructura JSON al comentari, quan comenceu a escriure una funció per analitzar aquesta estructura, GitHub Copilot oferirà un codi llest per utilitzar i, en escriure enumeracions de rutina de descripcions repetides, formarà la resta.
En una publicació de bloc, el president executiu de GitHub, Thomas Dohmke, va dir que GitHub Copilot va ser dissenyat com una extensió de l'editor per assegurar-se que res no s'interposi en el camí del que estan fent els desenvolupadors.
"GitHub Copilot destil·la el coneixement col·lectiu dels desenvolupadors de tot el món en una extensió d'editor que suggereix codi en temps real, per ajudar-lo a mantenir-se enfocat en allò que més importa: crear un programari excel·lent", va explicar.
Segons Dohmke, uns 1,2 milions de desenvolupadors han provat Copilot durant la seva etapa de vista prèvia. Aparentment, també ha estat força útil, ja que Dohmke afirma que ha escrit fins al 40% del codi del desenvolupador escrit en llenguatges populars com Python.
"Igual que l'auge dels compiladors i el codi obert, creiem que la codificació assistida per IA canviarà fonamentalment la naturalesa del desenvolupament de programari, brindant als desenvolupadors una nova eina per escriure codi de manera més fàcil i ràpida", va dir Dohmke .
La capacitat de GitHub Copilot per generar blocs de codi preconstruïts ha generat controvèrsia sobre la possible infracció de la llicència de copyleft. En formar el model d'aprenentatge automàtic, es van fer servir textos font reals dels repositoris de projectes oberts allotjats a GitHub.
Molts d'aquests projectes se subministren sota llicències copyleft, com ara la GPL, que requereix que el codi de les obres derivades se subministri sota una llicència compatible. Si Copilot enganxa el codi existent, els desenvolupadors poden violar inadvertidament la llicència del projecte del qual es va prendre el codi prestat.
Encara no és clar si una feina generada per un sistema d'aprenentatge automàtic es pot considerar un derivat. També sorgeixen preguntes sobre si un model d'aprenentatge automàtic està subjecte a drets d'autor i, si és així, qui té aquests drets i com es relacionen amb els drets del codi sobre el qual es construeix el model.
D'una banda, els blocs generats poden repetir passatges de text de projectes existents, però de l'altra, el sistema recrea l'estructura del codi i no copia el codi per si mateix.
Segons un estudi de GitHub, només l'1% de les recomanacions suggerides per Copilot inclouen fragments de codi de projectes existents de més de 150 caràcters. En la majoria de situacions, la repetició passa quan Copilot no determina correctament el context o proporciona solucions genèriques a un problema.
Per evitar la substitució del codi existent, es va afegir un filtre especial a Copilot que no permet la superposició amb projectes existents. En configurar, el desenvolupador pot activar o desactivar aquest filtre a discreció. Entre altres problemes, s'adverteix la possibilitat que el codi sintetitzat pugui repetir els errors i les vulnerabilitats presents en el codi utilitzat per entrenar el model.
Finalment, cal esmentar que el servei és gratuït per als mantenidors de projectes populars de codi obert i per a estudiants. Mentre que per a altres categories d'usuaris, l'accés a GitHub Copilot es paga (10 $ per mes o 100 $ per any), però es brinda accés de prova gratuït durant 60 dies.
Finalment si estàs interessat en poder conèixer més a l'respecte, pots consultar els detalls en el següent enllaç.