GitHub, 코드를 생성하는 Copilot 기계 학습 시스템 출시

GitHub는 코드 작성 시 표준 구성을 생성할 수 있는 지능형 보조인 GitHub Copilot의 테스트를 완료했다고 발표했습니다. 이 시스템은 OpenAI 프로젝트와 공동으로 개발되었으며 공개 GitHub 리포지토리에서 호스팅되는 다양한 소스 코드에 대해 훈련된 OpenAI Codex 기계 학습 플랫폼을 사용합니다. 이 서비스는 인기 있는 오픈 소스 프로젝트의 관리자와 학생에게 무료로 제공됩니다. 다른 범주의 사용자에게는 GitHub Copilot 액세스가 유료(월 10달러 또는 연간 100달러)이지만 60일 동안 무료 평가판 액세스가 제공됩니다.

다양한 프레임워크를 사용하여 프로그래밍 언어인 Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Go, C# 및 C++에서 코드 생성이 지원됩니다. GitHub Copilot을 Neovim, JetBrains IDE, Visual Studio 및 Visual Studio Code 개발 환경과 통합하는 데 모듈을 사용할 수 있습니다. 테스트 중에 수집된 원격 측정으로 판단하면 이 서비스를 통해 상당히 높은 품질의 코드를 생성할 수 있습니다. 예를 들어 GitHub Copilot에서 제안된 권장 사항 중 26%가 개발자에 의해 그대로 승인되었습니다.

GitHub Copilot은 현재 컨텍스트를 고려하여 합성된 기성 함수까지 상당히 복잡한 코드 블록을 생성하는 기능이 기존 코드 완성 시스템과 다릅니다. GitHub Copilot은 개발자가 코드를 작성하는 방식에 적응하고 프로그램에 사용되는 API 및 프레임워크를 고려합니다. 예를 들어 주석에 JSON 구조의 예가 있는 경우 이 구조를 구문 분석하는 함수 작성을 시작하면 GitHub Copilot은 미리 만들어진 코드를 제공하고 반복되는 설명의 루틴 목록을 작성할 때 나머지 코드를 생성합니다. 위치.

기성 코드 블록을 생성하는 GitHub Copilot의 기능은 카피레프트 라이선스 위반 가능성과 관련된 논란을 불러일으켰습니다. 머신러닝 모델을 구성할 때 GitHub에 있는 오픈소스 프로젝트 리포지토리의 실제 소스 텍스트를 사용했습니다. 이러한 프로젝트 중 다수는 GPL과 같은 카피레프트 라이센스에 따라 제공되며, 파생 저작물의 코드는 호환 라이센스에 따라 배포되어야 합니다. Copilot이 제안한 대로 기존 코드를 삽입함으로써 개발자는 코드를 빌린 프로젝트의 라이선스를 자신도 모르게 위반할 수 있습니다.

머신러닝 시스템으로 생성된 작업이 파생물로 간주될 수 있는지 여부는 아직 명확하지 않습니다. 기계 학습 모델이 저작권의 적용을 받는지 여부, 그렇다면 이러한 권리를 소유한 사람은 누구이며, 해당 권리가 모델의 기반이 되는 코드에 대한 권리와 어떻게 관련되는지에 대한 질문도 제기됩니다.

생성된 블록은 기존 프로젝트의 텍스트 구절을 반복할 수 있지만, 시스템은 코드 자체를 복사하는 대신 코드 구조를 다시 생성합니다. GitHub 연구에 따르면 Copilot 권장 사항에 1자보다 긴 기존 프로젝트의 코드 조각이 포함될 수 있는 경우는 150%에 불과합니다. 대부분의 상황에서 Copilot이 상황을 정확하게 파악하지 못하거나 문제에 대한 표준 솔루션을 제공할 수 없을 때 반복이 발생합니다.

기존 코드의 대체를 방지하기 위해 기존 프로젝트와의 교차를 허용하지 않는 특수 필터가 Copilot에 추가되었습니다. 설정 시 개발자는 재량에 따라 이 필터를 활성화하거나 비활성화할 수 있습니다. 무엇보다도, 합성된 코드가 모델 학습에 사용된 코드에 존재하는 오류와 취약점을 반복할 가능성이 있습니다.

출처 : opennet.ru