|
GitHub Copilot
GitHub Copilot — инструмент с использованием искусственного интеллекта, совместно разработанный GitHub и OpenAI для помощи пользователям таких интегрированных сред разработки, как Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim и JetBrains в автодополнении кода[1]. Инструмент был впервые анонсирован 29 июня 2021 года и до 21 июня 2022 был доступен только в виде предварительной версии. Лучше всего он подходит для пользователей, создающих код на Python, JavaScript, TypeScript, Ruby и Go[2][3]. История29 июня 2021 года GitHub анонсировал GitHub Copilot в качестве расширения в предварительной версии для Visual Studio Code[4][5]. 26 октября 2021 года данный инструмент был выпущен в виде плагина в JetBrains Marketplace[6]. 27 октября 2021 года GitHub выпустил плагин GitHub Copilot для Neovim в качестве общедоступного репозитория[7]. 29 марта 2022 года было официально объявлено о доступности Copilot для Visual Studio 2022[8]. 21 июня появилось официальное объявление о выходе Copilot из предварительного тестирования и доступности его для всех желающих по подписочной системе[9]. ФункцииGitHub Copilot работает на основе OpenAI Codex, модели искусственного интеллекта, созданной OpenAI — исследовательской лабораторией искусственного интеллекта[10]. OpenAI Codex — это модифицированная производственная версия языковой модели Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3), использующей глубокое обучение для создания текста, похожего на человеческий[11]. Например, при наличии задачи программирования на естественном языке Codex может сгенерировать код для её решения[12]. Она также может описывать входной код на английском языке и переводить код между языками программирования[12]. Лицензия Codex GPT-3 предоставляется исключительно Microsoft, материнской компании GitHub[13]. OpenAI Codex в Copilot обучается на выбранных общедоступных репозиториях GitHub на английском языке и другом общедоступном исходном коде[14]. Сюда входит отфильтрованный набор данных из 159 гигабайт кода Python, полученный из 54 миллионов общедоступных репозиториев GitHub[15]. Согласно собственному сайту, GitHub Copilot включает в себя вспомогательные функции для программистов, такие как преобразование комментариев в исполняемый код и автозаполнение для фрагментов кода, повторяющихся разделов кода и целых методов или функций[14][16]. В GitHub сообщают, что функция автозаполнения Copilot точна примерно в половине случаев; например, с некоторым кодом, установленным по заголовку функции языка Python, Copilot правильно автозаполнил остальную часть кода тела функции в 43 % случаев с первой попытки и в 57 % случаев после десяти попыток[3]. В GitHub заявляют, что функции Copilot позволяют программистам ориентироваться в незнакомых фреймворках и языках, сокращая количество времени, затрачиваемое на чтение документации[14]. ПринятиеС момента выпуска Copilot начали возникать опасения по поводу его безопасности и образовательного воздействия, а также разногласия по поводу лицензирования создаваемого им кода[17][18]. Споры о лицензированииХотя большая часть кода, выводимого Copilot, может быть классифицирована как преобразующая работа[англ.], в GitHub признают, что небольшая его часть скопирована дословно, что привело к опасениям относительно того факта, что полученный код недостаточно преобразован, чтобы его можно было классифицировать как добросовестное использование, и мог нарушать авторские права первоначального владельца[2]. Данный факт оставляет Copilot на непроверенном правовом основании, хотя GitHub заявляет, что «обучение моделей машинного обучения на общедоступных данных считается добросовестным использованием в сообществе машинного обучения»[17]. Официальные документы FSF28 июля 2021 года Фонд свободного программного обеспечения (FSF) опубликовал финансируемый призыв к созданию официальных документов по философским и юридическим вопросам, связанным с Copilot[19]. Дональд Робертсон, менеджер по лицензированию и соблюдению требований FSF, заявил, что «Copilot поднимает много […] вопросов, которые требуют более глубокого изучения»[19]. 24 февраля 2022 года в FSF объявили, что ими было получено 22 статьи по данному вопросу, и с помощью процесса анонимного обзора были выбраны для выделения 5 из них[20]. Вопросы безопасностиВ документе, принятом к публикации на симпозиуме Института инженеров электротехники и электроники по безопасности и конфиденциальности в 2022 году, оценивалась безопасность кода, сгенерированного Copilot, для 25 основных уязвимостей кода MITRE (например, межсайтовый скриптинг, обход пути) в 89 различных сценариях и 1 689 программах[21]. Это было сделано по осям разнообразия слабых мест (способности реагировать на сценарии, которые могут привести к различным уязвимостям кода), разнообразия подсказок (способности реагировать на одну и ту же уязвимость кода с небольшими вариациями) и разнообразия доменов (возможности генерировать аппаратные спецификации уровня передачи регистров в Verilog)[21]. Исследование показало, что на разных языках по данным осям 39,33 % наилучших из предложений и 40,73 % от общего числа предложений приводят к созданию уязвимостей в коде. Кроме того, было обнаружено, что небольшие несемантические (вроде комментариев) изменения, внесённые в код, могут повлиять на его безопасность[21]. Вопросы образованияВ документе, опубликованном в феврале 2022 года Ассоциацией вычислительной техники, оценивается влияние Codex, технологии, используемой Github Copilot, на обучение начинающих программистов[18]. В исследовании используются оценочные вопросы из вводного класса по программированию в Оклендском университете, и сравниваются ответы Codex с успеваемостью студентов[12]. Исследователи обнаружили, что Codex в среднем показал результаты лучше, в сравнении с большинством учащихся; однако его производительность снизилась на вопросах с ограничением возможностей, которые можно использовать в решении (например, условные операторы, коллекции и циклы)[12]. Учитывая данную проблему, «только 2 из 10 решений [Codex] были верны, но оба […] нарушили установленные ограничения». В документе делается вывод о том, что Codex может быть полезен для предоставления учащимся разнообразных решений, но также может привести к чрезмерной уверенности и плагиату[12]. См. такжеПримечания
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
