GitHub ogłosił, że zakończył testy inteligentnego asystenta GitHub pilot, że możesz generować ogólne konstrukcje podczas pisania kodu. System został opracowany we współpracy z projektem OpenAI i wykorzystuje platformę uczenia maszynowego OpenAI Codex, szkoloną na szerokiej gamie kodu źródłowego hostowanego w publicznych repozytoriach GitHub.
Generowanie kodu obsługuje języki programowania Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Go, C# i C++ przy użyciu wielu platform. Dostępne są moduły do integracji GitHub Copilot z Neovim, JetBrains IDE, Visual Studio i Visual Studio Code.
Sądząc po telemetrii zebranej podczas procesu testowania, usługa pozwala na wygenerowanie kodu o odpowiednio wysokiej jakości; na przykład programiści zaakceptowali 26% proponowanych rekomendacji w GitHub Copilot bez zmian.
GitHub Copilot różni się od tradycyjnych systemów uzupełniania kodu w umiejętności tworzenia dość skomplikowanych bloków kodu, aż do gotowych do użycia funkcji syntetyzowanych z uwzględnieniem aktualnego kontekstu.
GitHub Copilot dostosowuje się do sposobu, w jaki programista pisze kod i uwzględnia API i frameworki używane w programie. Na przykład, jeśli w komentarzu znajduje się przykład struktury JSON, to gdy zaczniesz pisać funkcję do parsowania tej struktury, GitHub Copilot dostarczy gotowy do użycia kod, a pisząc rutynowe wyliczenia powtarzających się opisów, utworzy reszta.
W poście na blogu Dyrektor generalny GitHub, Thomas Dohmke, powiedział że GitHub Copilot został zaprojektowany jako rozszerzenie edytora, aby upewnić się, że nic nie stanie na przeszkodzie temu, co robią programiści.
„GitHub Copilot destyluje zbiorową wiedzę programistów z całego świata w rozszerzenie edytora, które sugeruje kod w czasie rzeczywistym, aby pomóc Ci skupić się na tym, co najważniejsze: tworzeniu świetnego oprogramowania” – wyjaśnił.
Według Dohmke około 1,2 miliona programistów wypróbowało Copilot na etapie wersji zapoznawczej. Najwyraźniej było to również całkiem przydatne, ponieważ Dohmke twierdzi, że napisał do 40% kodu programistycznego napisanego w popularnych językach, takich jak Python.
„Podobnie jak rozwój kompilatorów i oprogramowania open source, wierzymy, że kodowanie wspomagane sztuczną inteligencją zasadniczo zmieni charakter tworzenia oprogramowania, dając programistom nowe narzędzie do łatwiejszego i szybszego pisania kodu” – powiedział Dohmke.
Zdolność GitHub Copilot do generowania gotowych bloków kodu wywołała kontrowersje dotyczące możliwego naruszenia licencji typu copyleft. Podczas tworzenia modelu uczenia maszynowego wykorzystano prawdziwe teksty źródłowe z otwartych repozytoriów projektów hostowanych na GitHub.
Wiele z tych projektów jest dostarczanych na podstawie licencji typu copyleft, takich jak GPL, która wymaga, aby kod w pracach pochodnych był dostarczany na zgodnej licencji. Jeśli Copilot wklei istniejący kod, programiści mogą nieumyślnie naruszyć licencję projektu, z którego pożyczono kod.
Nie jest jeszcze jasne, czy wygenerowano pracę przez system uczenia maszynowego można uznać za pochodną. Pojawiają się również pytania o to, czy model uczenia maszynowego jest chroniony prawem autorskim, a jeśli tak, to kto jest właścicielem tych praw i jak odnoszą się one do praw do kodu, na którym zbudowany jest model.
Z jednej strony wygenerowane bloki mogą powtarzać fragmenty tekstu z istniejących projektów, ale z drugiej strony system odtwarza strukturę kodu i nie kopiuje samego kodu.
Według badania GitHub, tylko 1% rekomendacji sugerowanych przez Copilot zawiera fragmenty kodu z istniejących projektów ponad 150 znaków. W większości sytuacji powtórzenie ma miejsce, gdy drugi pilot nie określi prawidłowo kontekstu lub nie zapewni ogólnych rozwiązań problemu.
Aby uniknąć zastępowania istniejącego kodu, do Copilot dodano specjalny filtr, który nie pozwala na nakładanie się z istniejącymi projektami. Podczas konfiguracji programista może włączyć lub wyłączyć ten filtr według własnego uznania. Wśród innych problemów zwraca się uwagę na możliwość, że zsyntetyzowany kod może powtórzyć błędy i luki obecne w kodzie używanym do uczenia modelu.
Na koniec warto wspomnieć, że usługa jest bezpłatna dla opiekunów popularnych projektów open source oraz dla studentów. Podczas gdy dla innych kategorii użytkowników dostęp do GitHub Copilot jest płatny (10 USD miesięcznie lub 100 USD rocznie), ale bezpłatny dostęp próbny jest zapewniony przez 60 dni.
Na koniec, jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na ten temat, możesz zapoznać się ze szczegółami W poniższym linku.