El conjunto de herramientas de c\u00f3digo abierto ScanCode Toolkit, dise\u00f1ado para escanear el c\u00f3digo en busca de violaciones de derechos de autor, identificar las licencias utilizadas y detectar vulnerabilidades no corregidas, ha criticado un proyecto que cre\u00f3 con ayuda de IA un clon del producto ScanCode, reescrito de Python a Rust (el nombre del clon no se menciona, pero seg\u00fan todos los indicios, se trata del proyecto Provenant). Se afirma que en el proyecto reescrito se ha infringido la marca registrada ScanCode y se han eliminado las menciones a derechos de autor y licencias. Las reclamaciones se explican por el hecho de que en el clon reescrito se continu\u00f3 utilizando los algoritmos clave de ScanCode, manteniendo la arquitectura del proyecto y la estructura del c\u00f3digo. <\/p>\n
Seg\u00fan el mantenedor de ScanCode, el \u00e9xito en la creaci\u00f3n del clon se debi\u00f3 a que el proyecto contaba con un exhaustivo conjunto de pruebas automatizadas, que incluye m\u00e1s de 90,000 pruebas, de las cuales 40,000 se dedican a detectar el uso de licencias en el c\u00f3digo. Los autores de la versi\u00f3n reescrita afirmaron haber logrado un aumento significativo en el rendimiento (de 10 a 100 veces), pero, seg\u00fan el mantenedor de ScanCode, el precio de la aceleraci\u00f3n fue no completar el conjunto de pruebas y tambi\u00e9n la disminuci\u00f3n de la precisi\u00f3n del funcionamiento y la integridad de la informaci\u00f3n proporcionada (el clon daba resultados incorrectos y no encontraba toda la informaci\u00f3n durante el an\u00e1lisis). <\/p>\n
Si en pruebas de rendimiento espec\u00edficas, el puerto de Rust super\u00f3 significativamente a ScanCode, al pasar por el conjunto de pruebas est\u00e1ndar el clon result\u00f3 ser m\u00e1s lento, a pesar de que se omit\u00edan algunas verificaciones. Despu\u00e9s de optimizaciones en ScanCode, como el almacenamiento en cach\u00e9, el rendimiento de ScanCode al escanear el c\u00f3digo se volvi\u00f3 comparable al del clon en Rust, manteniendo por completo la precisi\u00f3n del funcionamiento.<\/p>\n
A los autores del clon tambi\u00e9n se les imputa la violaci\u00f3n de derechos de autor y la licencia Apache 2.0, bajo la cual se distribuye el c\u00f3digo de ScanCode. Se se\u00f1ala que durante el proceso de reescritura se violaron 4 requisitos fundamentales de la licencia: mantener el archivo original con la nota (NOTICE), conservar las menciones a los derechos de autor, destacar los cambios realizados y cambiar el nombre en la obra derivada. Despu\u00e9s de la observaci\u00f3n, los autores del clon publicaron el archivo NOTICE y renombraron su proyecto, pero los otros dos incumplimientos a\u00fan permanecen sin resolver.<\/p>\n
El acompa\u00f1ante de ScanCode considera que la comunidad debe desarrollar criterios para diferenciar lo que, al utilizar IA, se considera un trabajo derivado y lo que es una implementaci\u00f3n independiente. A su juicio, despu\u00e9s de reescribir el c\u00f3digo en otro idioma manteniendo los algoritmos y la estructura, el resultado sigue siendo un trabajo derivado, incluso si durante el proceso se han renombrado variables y se han modificado o eliminado comentarios. Las afirmaciones de los autores del puerto de Rust sobre una reelaboraci\u00f3n independiente, simplemente inspirada en el proyecto ScanCode, no son correctas en este caso, ya que el trabajo est\u00e1 orientado a crear la apariencia de un desarrollo original, lo que es incluso peor que la copia directa, ya que tales manipulaciones son m\u00e1s dif\u00edciles de detectar. <\/p>\n
Un problema significativo al generar c\u00f3digo a trav\u00e9s de IA es la falta de seguimiento del origen del c\u00f3digo que se utiliz\u00f3 para obtener el resultado. Por defecto, los agentes de IA que utilizan c\u00f3digo de proyectos abiertos ignoran la informaci\u00f3n sobre los autores, a menos que se implementen espec\u00edficamente herramientas para detectar y preservar los metadatos sobre licencias y autor\u00eda. El problema de la atribuci\u00f3n afecta no solo al trabajo de reescritura de c\u00f3digo de un lenguaje a otro, sino tambi\u00e9n a la generaci\u00f3n de c\u00f3digo en general; el resultado, en este caso, puede reproducir con bastante precisi\u00f3n los patrones del c\u00f3digo abierto existente utilizado en el proceso de entrenamiento del modelo. \u0421\u043e\u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0436\u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439 ScanCode Toolkit, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043a\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043c\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441 \u0447\u0443\u0436\u0438\u043c\u0438 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