GitHub ha annunciato di aver completato i test dell'assistente intelligente GitHub Copilota, che puoi generare costrutti generici mentre scrivi il codice. Il sistema è stato sviluppato in collaborazione con il progetto OpenAI e utilizza la piattaforma di machine learning OpenAI Codex, addestrata su un'ampia varietà di codice sorgente ospitato in repository GitHub pubblici.
La generazione del codice supporta i linguaggi di programmazione Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Go, C# e C++ utilizzando più framework. Sono disponibili moduli per integrare GitHub Copilot con Neovim, JetBrains IDE, Visual Studio e Visual Studio Code.
A giudicare dalla telemetria raccolta durante il processo di test, il servizio consente di generare codice di qualità sufficientemente elevata; ad esempio, gli sviluppatori hanno accettato il 26% dei consigli proposti in GitHub Copilot così com'è.
GitHub Copilot differisce dai tradizionali sistemi di completamento del codice nella capacità di formare blocchi di codice abbastanza complessi, fino a funzioni pronte all'uso sintetizzate tenendo conto del contesto attuale.
GitHub Copilot si adatta al modo in cui uno sviluppatore scrive il codice e tiene conto delle API e dei framework utilizzati nel programma. Ad esempio, se nel commento è presente un esempio di una struttura JSON, quando inizi a scrivere una funzione per analizzare questa struttura, GitHub Copilot fornirà codice pronto all'uso e, scrivendo enumerazioni di routine di descrizioni ripetute, formerà il riposo.
In un post sul blog, Lo ha affermato il CEO di GitHub Thomas Dohmke che GitHub Copilot è stato progettato come un'estensione dell'editor per assicurarsi che nulla ostacoli ciò che stanno facendo gli sviluppatori.
"GitHub Copilot distilla la conoscenza collettiva degli sviluppatori di tutto il mondo in un'estensione dell'editor che suggerisce il codice in tempo reale, per aiutarti a rimanere concentrato su ciò che conta di più: creare un ottimo software", ha spiegato.
Secondo Dohmke, circa 1,2 milioni di sviluppatori hanno provato Copilot durante la sua fase di anteprima. Apparentemente è stato anche abbastanza utile, poiché Dohmke afferma di aver scritto fino al 40% del codice sviluppatore scritto in linguaggi popolari come Python.
"Come l'ascesa dei compilatori e dell'open source, crediamo che la codifica assistita dall'intelligenza artificiale cambierà radicalmente la natura dello sviluppo del software, offrendo agli sviluppatori un nuovo strumento per scrivere codice in modo più semplice e rapido", ha affermato Dohmke.
La capacità di GitHub Copilot di generare blocchi di codice precostruiti ha generato polemiche sulla possibile violazione della licenza copyleft. Durante la formazione del modello di apprendimento automatico, sono stati utilizzati testi di origine reali da repository di progetti aperti ospitati su GitHub.
Molti di questi progetti sono forniti con licenze copyleft, come la GPL, che richiede che il codice nelle opere derivate sia fornito con una licenza compatibile. Se Copilot incolla il codice esistente, gli sviluppatori potrebbero violare inavvertitamente la licenza del progetto da cui il codice è stato preso in prestito.
Non è ancora chiaro se sia stato generato un lavoro da un sistema di apprendimento automatico può essere considerato un derivato. Sorgono anche domande sul fatto che un modello di apprendimento automatico sia protetto da copyright e, in caso affermativo, chi possiede questi diritti e come si riferiscono ai diritti sul codice su cui è costruito il modello.
Da un lato, i blocchi generati possono ripetere passaggi di testo da progetti esistenti, ma dall'altro il sistema ricrea la struttura del codice e non copia il codice stesso.
Secondo uno studio GitHub, solo l'1% delle raccomandazioni suggerite da Copilot include frammenti di codice da progetti esistenti di oltre 150 caratteri. Nella maggior parte delle situazioni, la ripetizione si verifica quando Copilot non determina correttamente il contesto o non fornisce soluzioni generiche a un problema.
Per evitare di sostituire il codice esistente, a Copilot è stato aggiunto un filtro speciale che non consente la sovrapposizione con i progetti esistenti. Durante la configurazione, lo sviluppatore può attivare o disattivare questo filtro a sua discrezione. Tra gli altri problemi, si segnala la possibilità che il codice sintetizzato possa ripetere gli errori e le vulnerabilità presenti nel codice utilizzato per addestrare il modello.
Infine, vale la pena ricordare che il servizio è gratuito per i manutentori di progetti open source popolari e per gli studenti. Mentre per altre categorie di utenti, l'accesso a GitHub Copilot è a pagamento ($ 10 al mese o $ 100 all'anno), ma l'accesso di prova gratuito è previsto per 60 giorni.
Infine, se sei interessato a saperne di più, puoi consultare i dettagli Nel seguente collegamento.