GitHub a annoncé avoir terminé les tests de l'assistant intelligent GitHub pilote, que vous pouvez générer des constructions génériques au fur et à mesure que vous écrivez du code. Le système a été développé en collaboration avec le projet OpenAI et utilise la plate-forme d'apprentissage automatique OpenAI Codex, formée sur une grande variété de codes sources hébergés dans des référentiels publics GitHub.
La génération de code prend en charge les langages de programmation Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Go, C# et C++ en utilisant plusieurs cadres. Des modules sont disponibles pour intégrer GitHub Copilot avec Neovim, JetBrains IDE, Visual Studio et Visual Studio Code.
À en juger par la télémétrie recueillie au cours du processus de test, le service permet de générer du code d'une qualité suffisamment élevée; par exemple, les développeurs ont accepté 26 % des recommandations proposées dans GitHub Copilot tel quel.
GitHub Copilot diffère des systèmes traditionnels de complétion de code dans la capacité à former des blocs de code assez complexes, jusqu'à des fonctions prêtes à l'emploi synthétisées en tenant compte du contexte actuel.
GitHub Copilot s'adapte à la façon dont un développeur écrit du code et prend en compte les API et les frameworks utilisés dans le programme. Par exemple, s'il y a un exemple de structure JSON dans le commentaire, lorsque vous commencez à écrire une fonction pour analyser cette structure, GitHub Copilot fournira du code prêt à l'emploi, et en écrivant des énumérations de routine de descriptions répétées, il formera le reste.
Dans un article de blog, Le PDG de GitHub, Thomas Dohmke, a déclaré que GitHub Copilot a été conçu comme une extension d'éditeur pour s'assurer que rien ne gêne ce que font les développeurs.
"GitHub Copilot distille les connaissances collectives des développeurs du monde entier dans une extension d'éditeur qui suggère du code en temps réel, pour vous aider à rester concentré sur ce qui compte le plus : créer de bons logiciels", a-t-il expliqué.
Selon Dohmke, environ 1,2 million de développeurs ont essayé Copilot lors de sa phase de prévisualisation. Apparemment, cela a également été très utile, car Dohmke affirme avoir écrit jusqu'à 40% du code de développement écrit dans des langages populaires comme Python.
"Comme l'essor des compilateurs et de l'open source, nous pensons que le codage assisté par l'IA changera fondamentalement la nature du développement logiciel, offrant aux développeurs un nouvel outil pour écrire du code plus facilement et plus rapidement", a déclaré Dohmke. .
La capacité de GitHub Copilot à générer des blocs de code pré-construits a suscité une controverse sur une éventuelle violation de la licence copyleft. Lors de la formation du modèle d'apprentissage automatique, des textes sources réels provenant de référentiels de projets ouverts hébergés sur GitHub ont été utilisés.
Beaucoup de ces projets sont fournis sous des licences copyleft, telles que la GPL, qui exige que le code des œuvres dérivées soit fourni sous une licence compatible. Si Copilot colle du code existant, les développeurs peuvent violer par inadvertance la licence du projet auquel le code a été emprunté.
Il n'est pas encore clair si un emploi a généré par un système d'apprentissage automatique peut être considéré comme un dérivé. Des questions se posent également quant à savoir si un modèle d'apprentissage automatique est protégé par le droit d'auteur et, dans l'affirmative, qui détient ces droits et comment ils se rapportent aux droits sur le code sur lequel le modèle est construit.
D'une part, les blocs générés peuvent répéter des passages de texte de projets existants, mais d'autre part, le système recrée la structure du code et ne copie pas le code lui-même.
Selon une étude GitHub, seulement 1 % des recommandations suggérées par Copilot incluent des extraits de code de projets existants de plus de 150 caractères. Dans la plupart des situations, la répétition se produit lorsque Copilot ne détermine pas correctement le contexte ou ne fournit pas de solutions génériques à un problème.
Pour éviter de remplacer le code existant, un filtre spécial a été ajouté à Copilot qui ne permet pas le chevauchement avec des projets existants. Lors de la configuration, le développeur peut activer ou désactiver ce filtre à sa discrétion. Entre autres problèmes, on note la possibilité que le code synthétisé puisse répéter les erreurs et les vulnérabilités présentes dans le code utilisé pour entraîner le modèle.
Enfin, il convient de mentionner que le service est gratuit pour les mainteneurs de projets open source populaires et pour les étudiants. Alors que pour les autres catégories d'utilisateurs, l'accès à GitHub Copilot est payant (10 $ par mois ou 100 $ par an), mais un accès d'essai gratuit est fourni pendant 60 jours.
Enfin, si vous souhaitez en savoir plus, vous pouvez consulter les détails dans le lien suivant.