GitHub объявил о завершении тестирования своего интеллектуального помощника GitHub Copilot, способного генерировать универсальные сборки во время написания кода. Система была разработана в сотрудничестве с проектом OpenAI и использует платформу машинного обучения OpenAI Codex, обученную на широком спектре исходного кода, размещенного в общедоступных репозиториях GitHub.
Генерация кода поддерживает Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Go, C# и C++ с использованием различных фреймворков. Доступны модули для интеграции GitHub Copilot с Neovim, JetBrains IDE, Visual Studio и Visual Studio Code.
Судя по телеметрии, собранной в процессе тестирования, сервис позволяет генерировать достаточно качественный код ; например, разработчики приняли 26% рекомендаций, предложенных в GitHub Copilot, как есть.
GitHub Copilot отличается от традиционных систем автозавершения кода своей способностью формировать достаточно сложные блоки кода, вплоть до синтезированных готовых к использованию функций, учитывающих текущий контекст.
GitHub Copilot адаптируется к стилю написания кода разработчиком и учитывает используемые в программе API и фреймворки. Например, если в комментарии есть примерная JSON-структура, то при написании функции для её анализа GitHub Copilot предложит готовый код, а остальную часть кода он сформирует, используя перечисление повторяющихся описаний.
В своем блоге генеральный директор GitHub Томас Домке заявил , что GitHub Copilot был разработан как расширение редактора, чтобы ничто не мешало работе разработчиков.
«GitHub Copilot объединяет коллективные знания разработчиков по всему миру в расширение редактора, которое предлагает код в режиме реального времени, чтобы помочь вам сосредоточиться на самом важном: создании отличного программного обеспечения», — пояснил он.
По словам Домке, около 1,2 миллиона разработчиков попробовали Copilot на стадии предварительного просмотра. Судя по всему, это тоже было весьма полезно, поскольку Домке утверждает, что написал до 40% кода разработчика, написанного на популярных языках, таких как Python.
«Подобно росту компиляторов и открытого исходного кода, мы считаем, что кодирование с помощью ИИ коренным образом изменит характер разработки программного обеспечения, предоставив разработчикам новый инструмент для более легкого и быстрого написания кода», — сказал Домке.
Способность GitHub Copilot генерировать готовые блоки кода вызвала споры по поводу возможного нарушения лицензии с авторским левом. При формировании модели машинного обучения использовались реальные исходные тексты из открытых репозиториев проектов, размещенных на GitHub.
Многие из этих проектов предоставляются под лицензиями с авторским левом, такими как GPL, которая требует, чтобы код в производных работах предоставлялся под совместимой лицензией. Если Copilot вставит существующий код, разработчики могут непреднамеренно нарушить лицензию проекта, из которого был заимствован код.
До сих пор неясно, можно ли считать работу, созданную с помощью системы машинного обучения, производной . Также возникают вопросы о том, подпадает ли модель машинного обучения под действие авторского права и, если да, то кому принадлежат эти права и как они соотносятся с правами на код, на основе которого построена модель.
С одной стороны, сгенерированные блоки могут повторять текстовые отрывки из существующих проектов, но с другой стороны, система пересоздает структуру кода, а не копирует сам код.
Согласно исследованию GitHub, только 1% рекомендаций, предлагаемых Copilot, содержат фрагменты кода из существующих проектов длиной более 150 символов. В большинстве случаев это повторение происходит, когда Copilot не может правильно определить контекст или предлагает общие решения проблемы.
Чтобы избежать замены существующего кода, в Copilot добавлен специальный фильтр, не допускающий дублирования с существующими проектами. При настройке разработчик может включать или выключать этот фильтр по своему усмотрению. Среди прочих проблем отмечается возможность повторения синтезированным кодом ошибок и уязвимостей, присутствующих в коде, используемом для обучения модели.
Наконец, стоит отметить, что сервис бесплатен для сопровождающих популярных проектов с открытым исходным кодом и для студентов. В то время как для остальных категорий пользователей доступ к GitHub Copilot платный (10 долларов в месяц или 100 долларов в год), но предоставляется бесплатный пробный доступ на 60 дней.
Наконец, если вас интересует более подробная информация, вы можете найти ее по следующей ссылке.