ಕೆಲವು ದಿನಗಳ ಹಿಂದೆ ನಾವು ಇಲ್ಲಿ ಬ್ಲಾಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೋಪೈಲಟ್‌ನ ಸುದ್ದಿಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ, ಇದು ಗಿಟ್ಹಬ್ ಕೋಡ್ ಬರೆಯಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾಂತ್ರಿಕ ಮತ್ತು ನಾನು ಮೂಲತಃ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಸಾಧನವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತೇನೆ.
ಕೋಪಿಲೆಟ್ ಆಗಿದ್ದರೂ ಸಹ ಕೋಡ್ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಬಳಕೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳವರೆಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಕೋಡ್ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿದೆ. ಹಾಗೆ ಕಾಪಿಲೋಟ್ ಎಐ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಹಲವಾರು ಮಿಲಿಯನ್ ರೇಖೆಗಳ ಮೂಲಕ ಕಲಿತಿದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ನೀವು ಯೋಜಿಸುತ್ತಿರುವುದನ್ನು ಅದು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ.
ಹಾಗೆಯೇ ಕಾಪಿಲೆಟ್ ಉತ್ತಮ ಸಮಯ ಉಳಿತಾಯವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತಾನೆ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಕೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವುದರಿಂದ, ಇದು ಉಪಕರಣವು ತೆರೆದ ಮೂಲ ಪರವಾನಗಿ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ಕಾನೂನುಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸಬಹುದೆಂಬ ಆತಂಕವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದೆ.
ಅರ್ಮಿನ್ ರೊನಾಚರ್, ಪ್ರಮುಖ ಡೆವಲಪರ್ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಸಮುದಾಯದಲ್ಲಿ, ಅವರು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರು ಕಾಪಿಲೆಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದ ರೀತಿಗೆ ನಿರಾಶೆಗೊಂಡರು, ಅವರು ಉಪಕರಣವನ್ನು ಪ್ರಯೋಗಿಸಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಟ್ವಿಟ್ಟರ್ನಲ್ಲಿ ಸ್ಕ್ರೀನ್ಶಾಟ್ ಅನ್ನು ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಅವರು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದ್ದಾರೆ ಕಾಪಿಲೆಟ್, ಅವನಿಗೆ ವಿಚಿತ್ರವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ, ವಾಣಿಜ್ಯೀಕರಣಗೊಂಡ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧನ, ಕೃತಿಸ್ವಾಮ್ಯದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು.
ಇದನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರೆ, ಕೆಲವು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಗಾಬರಿಗೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದರು ಉಪಕರಣದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಬಳಸುವುದರ ಮೂಲಕ. ಒಂದು ಆತಂಕವೆಂದರೆ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಕೋಡ್ನ ಸಾಕಷ್ಟು ದೊಡ್ಡ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಕಾಪಿಲೆಟ್ ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಿದರೆ, ಅದು ಸರಿಯಾದ ಪರವಾನಗಿ ಇಲ್ಲದೆ (ಮೂಲತಃ ದ್ವಿಮುಖದ ಕತ್ತಿ) ವಾಣಿಜ್ಯ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ಅಥವಾ ಲಾಂಡರ್‌ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸಬಹುದು.
ನಾನು ಏನನ್ನೂ ಹೇಳಲು ಬಯಸುವುದಿಲ್ಲ ಆದರೆ ಅದು ಸರಿಯಾದ ಪರವಾನಗಿ ಶ್ರೀ ಕಾಪಿಲೆಟ್ ಅಲ್ಲ. pic.twitter.com/hs8JRVQ7xJ
- ಅರ್ಮಿನ್ ರೊನಾಚರ್ (it ಮಿತ್ಸುಹಿಕೊ) ಜುಲೈ 2, 2021
ಸಹ, ಉಪಕರಣವು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಪ್ರಕಟಿಸಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಒಂದು ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, 1999 ರ ಪಿಸಿ ಗೇಮ್ ಕ್ವೇಕ್ III ಅರೆನಾದಿಂದ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲಾಗಿದೆ, ಡೆವಲಪರ್ ಜಾನ್ ಕಾರ್ಮಾಕ್ ಅವರ ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ.
ಗಿಥಬ್ ವಕ್ತಾರ ಕೋಲ್ ಗ್ಯಾರಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ನಿರಾಕರಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಯ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ FAQ ಅನ್ನು ಕಾಪಿಲೆಟ್ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲು ವಿಷಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ನಿಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಿಂದ ಪಠ್ಯ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಒಪ್ಪಿಕೊಂಡಿದೆ.
GitHub ಪ್ರಕಾರ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ವಿನಂತಿಗಳ ಸುತ್ತ ಸಾಕಷ್ಟು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಒದಗಿಸದಿದ್ದಾಗ ಅಥವಾ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಕ್ಷುಲ್ಲಕ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ ಇದು ಸುಮಾರು 0.1% ನಷ್ಟು ಸಮಯ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.
“ಎಲ್ಲಾ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಕೋಡ್ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಅಪರೂಪದ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು, ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ನಾವು ಮೂಲ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿದ್ದೇವೆ. ಗಿಟ್ಹಬ್ ಕಾಪಿಲೆಟ್ ಸಲಹೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ”ಕಂಪನಿಯ FAQ ಹೇಳುತ್ತದೆ.
ಏತನ್ಮಧ್ಯೆ, ಗಿಟ್ಹಬ್ ಸಿಇಒ ನ್ಯಾಟ್ ಫ್ರೀಡ್ಮನ್ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತವಾದ ಬಳಕೆಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ವಾದಿಸಿದರು, ಆದರೆ "ಬೌದ್ಧಿಕ ಆಸ್ತಿ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ರಾಜಕೀಯ ಚರ್ಚೆಯ ವಿಷಯವಾಗಲಿದೆ" ಎಂದು ಒಪ್ಪಿಕೊಂಡರು, ಇದರಲ್ಲಿ ಕಂಪನಿಯು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಭಾಗವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಅವರ ಒಂದು ಟ್ವೀಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಅವರು ಹೀಗೆ ಬರೆದಿದ್ದಾರೆ:
"ಗಿಟ್ಹಬ್ ಕಾಪಿಲೆಟ್ ತನ್ನದೇ ಆದ ಪ್ರವೇಶದಿಂದ ಜಿಪಿಎಲ್ ಕೋಡ್ನ ಪರ್ವತಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ಹೇಗೆ ಹಣ ವರ್ಗಾವಣೆಯ ರೂಪವಲ್ಲ ಎಂದು ನನಗೆ ಖಚಿತವಿಲ್ಲ. ವಾಣಿಜ್ಯ ಕೃತಿಗಳಲ್ಲಿ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಕೋಡ್. "ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿಖರವಾದ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸುವುದಿಲ್ಲ" ಎಂಬ ನುಡಿಗಟ್ಟು ತುಂಬಾ ತೃಪ್ತಿಕರವಾಗಿಲ್ಲ ".
“ಕೃತಿಸ್ವಾಮ್ಯವು ನಕಲು ಮತ್ತು ಅಂಟಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದಿಲ್ಲ; ವ್ಯುತ್ಪನ್ನ ಕೃತಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. GitHub Copilot ಅನ್ನು ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದರ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಆ ಕೋಡ್‌ನಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರದ 'ವ್ಯುತ್ಪನ್ನ' ಪದದ ಯಾವುದೇ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವಿಲ್ಲ 'ಎಂದು ಅವರು ಬರೆದಿದ್ದಾರೆ. "ಹಳೆಯ ತಲೆಮಾರಿನ ಎಐ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಪಠ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಫೋಟೋಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದೆ, ಅದರ ಮೇಲೆ ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟ, ಆದರೆ ಇದನ್ನು ನ್ಯಾಯಾಲಯಗಳು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ ಅತ್ಯಂತ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಪರವಾನಗಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಕೃತಿಗಳಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಾನು ಅನಿವಾರ್ಯ / ಸಾಮೂಹಿಕ / ಇದರ ಮೇಲೆ ಬೃಹತ್ ಕ್ರಮಗಳು ”.
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಕಾಪಿಲೋಟ್‌ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಗಿಟ್ಹಬ್ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಕ್ರಮಗಳಿಗಾಗಿ ನಾವು ಕಾಯಬೇಕಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಬೇಗ ಅಥವಾ ನಂತರ ಅದು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ವಿಧಾನವು ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳನ್ನು ತೊಂದರೆಗೆ ಸಿಲುಕಿಸುತ್ತದೆ.