ФСБ каже "неприйнятно і несправедливо" і фінансуватиме статті на правові питання та питання

Не так давно ми ділимося тут у блозі новинами «Copilot» який є ШІ, який обіцяє заощадити час допомагаючи у написанні коду користувача своїми пропозиціями, які базуються на мільярдах рядків відкритого коду, користувачі яких публічно внесли свій внесок у GitHub, використовуючи систему штучного інтелекту під назвою Codex від дослідницької фірми OpenAI.

Хоча Copilot чудово заощаджує час і GitHub описує Copilot як еквівалент штучного інтелекту "парного програмування", в якому два розробники працюють разом на одному комп’ютері. Ідея полягає в тому, що один розробник може запропонувати нові ідеї або виявити проблеми, які інший розробник міг пропустити, навіть якщо це потребує більше годин роботи.

На практиціОднак Copilot-це скоріше інструмент, що економить час інтегрує ресурси, які розробникам доведеться шукати в іншому місці. Коли користувачі вводять дані в Copilot, інструмент пропонує фрагменти для їх додавання натисканням кнопки. Таким чином, їм не доведеться гаяти час на пошук документації API або пошук зразка коду на таких сайтах, як StackOverflow.

Нейронна мережа на GitHub Copilot навчається з використанням величезних обсягів даних, що складаються з коду - мільйони рядків, завантажених 65 мільйонами користувачів GitHub, найбільшої у світі платформи для розробників для співпраці та обміну своїми роботами.

Мета полягає в тому, щоб Copilot навчився достатньо про шаблони коду, щоб мати можливість самостійно зломувати. Ви можете взяти неповний код у партнера -людини і завершити роботу, додавши відсутні частини. У більшості випадків це вдається. GitHub планує продавати доступ до інструменту розробникам.

Як і більшість інструментів штучного інтелекту, GitHub також хоче, щоб Copilot з часом ставав розумнішим на основі даних, які він збирає користувачів.

Коли користувачі приймають або відхиляють пропозиції Copilot, їхня модель машинного навчання буде використовувати цей зворотний зв'язок для покращення майбутніх пропозицій, тому інструмент може стати більш людським у міру навчання.

Незабаром після запуску Copilot, деяких розробників почало насторожувати використання публічного коду тренувати штучний інтелект інструменту. Одна з проблем - це Якщо Copilot відтворює досить великі шматки існуючого коду, це може бути порушенням авторських прав або відмивати відкритий вихідний код для комерційного використання без відповідної ліцензії.

Про це Фонд вільного програмного забезпечення оголосив про те, що оголосив дзвінок фінансується для запиту технічних звітів про наслідки Copilot для спільноти безкоштовного програмного забезпечення

«Ми вже знаємо, що Copilot у такому стані є неприйнятним і несправедливим, з нашої точки зору. Для цього потрібно запустити невільне програмне забезпечення (Visual Studio або частини Visual Studio Code), а Copilot-це служба як заміна програмного забезпечення.

Причина в тому, що Copilot вимагає використання невільного програмного забезпечення, як Microsoft Visual Studio IDE або видавець Visual Studio Code, підтримує FSF і становить "службу як замінник програмного забезпечення", що означає, що це спосіб отримати владу над комп'ютерами інших людей.

Так як як такий Copilot - це розширення коду Visual Studio, яке використовує машинне навчання навчені вільно ліцензованому програмному забезпеченню з відкритим кодом, щоб пропонувати рядки коду або функції розробникам під час написання програмного забезпечення.

Однак Copilot порушує багато інших питань, які потребують додаткового розгляду.

«Фонд вільного програмного забезпечення отримав багато запитів щодо нашої позиції з цих питань. Ми бачимо, що використання відкритого вихідного коду Copilot має багато наслідків для значної частини спільноти безкоштовного програмного забезпечення. Розробники хочуть знати, чи дійсно навчання нейронної мережі в їхньому програмному забезпеченні можна вважати добросовісним використанням. Інші, хто може бути зацікавлений у використанні Copilot, цікавляться, чи можуть фрагменти коду та інший матеріал, скопійований зі сховищ, розміщених на GitHub, призвести до порушення авторських прав. 

Фуенте: https://www.fsf.org/


Зміст статті відповідає нашим принципам редакційна етика. Щоб повідомити про помилку, натисніть тут.

Будьте першим, щоб коментувати

Залиште свій коментар

Ваша електронна адреса не буде опублікований. Обов'язкові для заповнення поля позначені *

*

*

  1. Відповідальний за дані: Мігель Анхель Гатон
  2. Призначення даних: Контроль спаму, управління коментарями.
  3. Легітимація: Ваша згода
  4. Передача даних: Дані не передаватимуться третім особам, за винятком юридичних зобов’язань.
  5. Зберігання даних: База даних, розміщена в мережі Occentus Networks (ЄС)
  6. Права: Ви можете будь-коли обмежити, відновити та видалити свою інформацію.