GitHub mengumumkan bahwa mereka telah menyelesaikan pengujian dari asisten pintar GitHub pilot, yang dapat menghasilkan konstruksi generik saat Anda menulis kode. Sistem ini dikembangkan bekerja sama dengan proyek OpenAI dan menggunakan platform pembelajaran mesin OpenAI Codex, yang dilatih pada berbagai macam kode sumber yang dihosting di repositori GitHub publik.
Pembuatan kode mendukung bahasa pemrograman Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Go, C# dan C++ menggunakan beberapa kerangka kerja. Modul tersedia untuk mengintegrasikan GitHub Copilot dengan Neovim, JetBrains IDE, Visual Studio, dan Visual Studio Code.
Dilihat dari telemetri yang dikumpulkan selama proses pengujian, layanan ini memungkinkan untuk menghasilkan kode dengan kualitas yang cukup tinggi; misalnya, pengembang menerima 26% dari rekomendasi yang diusulkan di GitHub Copilot apa adanya.
GitHub Kopilot berbeda dari sistem penyelesaian kode tradisional dalam kemampuan untuk membentuk blok kode yang cukup kompleks, hingga fungsi siap pakai yang disintesis dengan mempertimbangkan konteks saat ini.
GitHub Kopilot beradaptasi dengan cara pengembang menulis kode dan memperhitungkan API dan kerangka kerja yang digunakan dalam program. Misalnya, jika ada contoh struktur JSON di komentar, ketika Anda mulai menulis fungsi untuk mengurai struktur ini, GitHub Copilot akan menyediakan kode siap pakai, dan dengan menulis enumerasi rutin dari deskripsi berulang, itu akan membentuk sisanya.
Di postingan blog, CEO GitHub Thomas Dohmke berkata bahwa GitHub Copilot dirancang sebagai ekstensi editor untuk memastikan tidak ada yang menghalangi apa yang dilakukan pengembang.
“GitHub Copilot menyaring pengetahuan kolektif pengembang di seluruh dunia menjadi ekstensi editor yang menyarankan kode secara real time, untuk membantu Anda tetap fokus pada hal yang paling penting: membangun perangkat lunak yang hebat,” jelasnya.
Menurut Dohmke, sekitar 1,2 juta pengembang telah mencoba Copilot selama tahap pratinjau. Rupanya itu juga cukup berguna, karena Dohmke mengklaim dia telah menulis hingga 40% kode pengembang yang ditulis dalam bahasa populer seperti Python.
"Seperti munculnya kompiler dan open source, kami percaya pengkodean yang dibantu AI akan secara mendasar mengubah sifat pengembangan perangkat lunak, memberi pengembang alat baru untuk menulis kode dengan lebih mudah dan cepat," kata Dohmke.
Kemampuan GitHub Copilot untuk menghasilkan blok kode yang dibuat sebelumnya telah menimbulkan kontroversi atas kemungkinan pelanggaran lisensi copyleft. Saat membentuk model pembelajaran mesin, teks sumber nyata dari repositori proyek terbuka yang dihosting di GitHub digunakan.
Banyak dari proyek ini disediakan di bawah lisensi copyleft, seperti GPL, yang mengharuskan kode dalam karya turunan disediakan di bawah lisensi yang kompatibel. Jika Copilot menempelkan kode yang ada, pengembang mungkin secara tidak sengaja melanggar lisensi proyek tempat kode tersebut dipinjam.
Belum jelas apakah ada pekerjaan yang dihasilkan oleh sistem pembelajaran mesin dapat dianggap sebagai turunan. Pertanyaan juga muncul tentang apakah model pembelajaran mesin memiliki hak cipta dan, jika demikian, siapa yang memiliki hak ini dan bagaimana hak tersebut terkait dengan hak atas kode tempat model tersebut dibuat.
Di satu sisi, blok yang dihasilkan dapat mengulangi bagian teks dari proyek yang ada, tetapi di sisi lain, sistem membuat ulang struktur kode dan tidak menyalin kode itu sendiri.
Menurut sebuah studi GitHub, hanya 1% dari rekomendasi yang disarankan oleh Kopilot menyertakan cuplikan kode dari proyek yang ada lebih dari 150 karakter. Dalam kebanyakan situasi, pengulangan terjadi ketika Kopilot tidak menentukan konteks dengan benar atau memberikan solusi umum untuk suatu masalah.
Untuk menghindari penggantian kode yang ada, filter khusus telah ditambahkan ke Kopilot yang tidak memungkinkan tumpang tindih dengan proyek yang sudah ada. Saat mengonfigurasi, pengembang dapat mengaktifkan atau menonaktifkan filter ini atas kebijakannya sendiri. Di antara masalah lain, dicatat kemungkinan bahwa kode yang disintesis dapat mengulangi kesalahan dan kerentanan yang ada dalam kode yang digunakan untuk melatih model.
Terakhir, perlu disebutkan bahwa layanan ini gratis untuk pengelola proyek sumber terbuka populer dan untuk siswa. Sementara untuk kategori pengguna lainnya, akses ke GitHub Copilot berbayar ($10 per bulan atau $100 per tahun), namun akses uji coba gratis diberikan selama 60 hari.
Akhirnya, jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih banyak tentangnya, Anda dapat berkonsultasi dengan detailnya Di tautan berikut.