अभी कुछ समय पहले हम यहाँ ब्लॉग पर «Copilot» की खबर साझा करते हैं जो है एक एआई जो समय बचाने का वादा करता है अपने स्वयं के सुझावों के साथ उपयोगकर्ता कोड लेखन में मदद करके, जो सार्वजनिक कोड की अरबों पंक्तियों पर आधारित हैं, जिनके उपयोगकर्ताओं ने सार्वजनिक रूप से GitHub में योगदान दिया है, अनुसंधान फर्म OpenAI से कोडेक्स नामक एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली का उपयोग करते हुए।
जबकि Copilot एक बहुत बड़ा समय बचाने वाला है और GitHub Copilot को "जोड़ी प्रोग्रामिंग" के बराबर AI के रूप में वर्णित करता है, जिसमें दो डेवलपर एक ही कंप्यूटर पर एक साथ काम करते हैं। विचार यह है कि एक डेवलपर नए विचारों के साथ आ सकता है या उन मुद्दों को स्पॉट कर सकता है जो दूसरे डेवलपर को याद हो सकते हैं, भले ही उसे अधिक घंटों के काम की आवश्यकता हो।
व्यवहार मेंहालाँकि, Copilot एक समय बचाने वाला उपयोगिता उपकरण है क्योंकि यह उन संसाधनों को एकीकृत करता है जिन्हें डेवलपर्स को कहीं और देखना होगा। जैसे ही उपयोगकर्ता Copilot में डेटा दर्ज करते हैं, टूल स्निपेट सुझाता है उनके लिए एक बटन के क्लिक के साथ जोड़ने के लिए। इस तरह उन्हें एपीआई दस्तावेज की तलाश में या स्टैक ओवरफ्लो जैसी साइटों पर नमूना कोड की तलाश में समय बर्बाद नहीं करना पड़ेगा।
GitHub Copilot पर एक तंत्रिका नेटवर्क को बड़ी मात्रा में डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है, जो कोड से बना होता है - GitHub के 65 मिलियन उपयोगकर्ताओं द्वारा अपलोड की गई लाखों लाइनें, डेवलपर्स के लिए सहयोग करने और अपने काम को साझा करने के लिए दुनिया का सबसे बड़ा मंच।
कोपिलॉट का लक्ष्य कोड पैटर्न के बारे में पर्याप्त जानकारी प्राप्त करना है ताकि वह स्वयं हैक कर सके। आप मानव साथी से अधूरा कोड ले सकते हैं और लापता भागों को जोड़कर काम खत्म कर सकते हैं। ज्यादातर मामलों में ऐसा करने में सफलता मिलती नजर आ रही है। GitHub की योजना डेवलपर्स को टूल तक पहुंच बेचने की है।
अधिकांश कृत्रिम बुद्धि उपकरणों की तरह, GitHub यह भी चाहता है कि Copilot अपने द्वारा एकत्रित किए गए डेटा के आधार पर समय के साथ अधिक स्मार्ट हो जाए उपयोगकर्ताओं के।
जब उपयोगकर्ता Copilot के सुझावों को स्वीकार या अस्वीकार करते हैं, तो उनका मशीन लर्निंग मॉडल भविष्य के सुझावों को बेहतर बनाने के लिए उस प्रतिक्रिया का उपयोग करेगा, ताकि उपकरण सीखने के साथ-साथ अधिक मानवीय हो सके।
कोपिलॉट के लॉन्च के तुरंत बाद, कुछ डेवलपर्स सार्वजनिक कोड के उपयोग से चिंतित होने लगे उपकरण की कृत्रिम बुद्धि को प्रशिक्षित करने के लिए। एक चिंता यह है कि यदि कोपिलॉट मौजूदा कोड के काफी बड़े हिस्से को पुन: पेश करता है, तो यह कॉपीराइट उल्लंघन हो सकता है या उचित लाइसेंस के बिना व्यावसायिक उपयोग के लिए ओपन सोर्स कोड को लॉन्डर करें।
इसके बारे में फ्री सॉफ्टवेयर फाउंडेशन ने घोषणा की है कि उसने एक कॉल शुरू की है मुफ्त सॉफ्टवेयर समुदाय के लिए Copilot के निहितार्थ पर तकनीकी रिपोर्ट का अनुरोध करने के लिए वित्त पोषित
"हम पहले से ही जानते हैं कि कोपिलॉट हमारे दृष्टिकोण से अस्वीकार्य और अनुचित है। इसके लिए गैर-मुक्त सॉफ़्टवेयर (विज़ुअल स्टूडियो या विज़ुअल स्टूडियो कोड के भाग) चलाने की आवश्यकता होती है और सॉफ़्टवेयर के प्रतिस्थापन के रूप में Copilot एक सेवा है।
कारण यह है कि Copilot को गैर-मुक्त सॉफ़्टवेयर चलाने की आवश्यकता होती है, माइक्रोसॉफ्ट के विजुअल स्टूडियो आईडीई या विजुअल स्टूडियो कोड के प्रकाशक के रूप में, एफएसएफ को बनाए रखता है, और "सॉफ़्टवेयर के विकल्प के रूप में सेवा" का गठन करता है, जिसका अर्थ है कि यह अन्य लोगों की कंप्यूटिंग पर शक्ति प्राप्त करने का एक तरीका है।
चूंकि इस प्रकार Copilot एक विजुअल स्टूडियो कोड एक्सटेंशन है जो मशीन लर्निंग का उपयोग करता है डेवलपर्स को सॉफ्टवेयर लिखने के लिए कोड या सुविधाओं की पंक्तियों का सुझाव देने के लिए स्वतंत्र रूप से लाइसेंस प्राप्त ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर में प्रशिक्षित।
हालांकि, कोपिलॉट कई अन्य प्रश्न उठाता है जिन पर और विचार करने की आवश्यकता है।
"फ्री सॉफ्टवेयर फाउंडेशन को इन मुद्दों पर हमारी स्थिति के बारे में कई पूछताछ मिली है। हम देख सकते हैं कि कोपिलॉट के ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर के उपयोग के मुफ़्त सॉफ़्टवेयर समुदाय के एक बड़े हिस्से के लिए कई निहितार्थ हैं। डेवलपर्स जानना चाहते हैं कि क्या उनके सॉफ़्टवेयर में तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करना वास्तव में उचित उपयोग माना जा सकता है। अन्य लोग जो Copilot का उपयोग करने में रुचि रखते हैं, आश्चर्य करते हैं कि क्या GitHub-होस्टेड रिपॉजिटरी से कॉपी किए गए कोड स्निपेट और अन्य सामग्री कॉपीराइट उल्लंघन का कारण बन सकते हैं।
Fuente: https://www.fsf.org/