ГитХуб покреће Цопилот систем машинског учења који генерише код

ГитХуб је најавио завршетак тестирања интелигентног помоћника ГитХуб Цопилот, способног да генерише стандардне конструкције приликом писања кода. Систем је развијен заједно са ОпенАИ пројектом и користи ОпенАИ Цодек платформу за машинско учење, обучену на великом низу изворних кодова смештених у јавним ГитХуб репозиторијумима. Услуга је бесплатна за одржаваоце популарних пројеката отвореног кода и студенте. За остале категорије корисника, приступ ГитХуб Цопилот-у се плаћа (10 УСД месечно или 100 УСД годишње), али је обезбеђен бесплатан пробни приступ 60 дана.

Генерисање кода је подржано у програмским језицима Питхон, ЈаваСцрипт, ТипеСцрипт, Руби, Го, Ц# и Ц++ користећи различите оквире. Доступни су модули за интеграцију ГитХуб Цопилот-а са развојним окружењима Неовим, ЈетБраинс ИДЕ, Висуал Студио и Висуал Студио Цоде. Судећи по телеметрији прикупљеној током тестирања, услуга вам омогућава да генеришете код прилично високог квалитета - на пример, 26% препорука предложених у ГитХуб Цопилот програмери су прихватили као што јесте.

ГитХуб Цопилот се разликује од традиционалних система за довршавање кода по својој способности да генерише прилично сложене блокове кода, све до готових функција синтетизованих узимајући у обзир тренутни контекст. ГитХуб Цопилот се прилагођава начину на који програмер пише код и узима у обзир АПИ-је и оквире који се користе у програму. На пример, ако у коментару постоји пример ЈСОН структуре, када почнете да пишете функцију за рашчлањивање ове структуре, ГитХуб Цопилот ће понудити готов код, а када пишете рутинске листе описа који се понављају, генерисаће преостале позиције.

Способност ГитХуб Цопилот-а да генерише готове блокове кода довела је до контроверзи у вези са потенцијалним кршењима ауторских лиценци. Приликом формирања модела машинског учења коришћени су прави изворни текстови из репозиторијума пројеката отвореног кода који се налазе на ГитХуб-у. Многи од ових пројеката су обезбеђени под цопилефт лиценцама, као што је ГПЛ, који захтевају да се код изведених дела дистрибуира под компатибилном лиценцом. Уметањем постојећег кода како је предложио Цопилот, програмери могу несвесно да прекрше лиценцу пројекта из којег је код позајмљен.

Још увек није јасно да ли се рад који генерише систем машинског учења може сматрати изведеним. Постављају се и питања да ли модел машинског учења подлеже ауторским правима и, ако јесте, ко поседује та права и како се она односе на права на код на коме је модел заснован.

С једне стране, генерисани блокови могу да понављају одломке текста из постојећих пројеката, али са друге стране, систем поново креира структуру кода уместо да копира сам код. Према ГитХуб студији, само 1% времена препорука Цопилот-а може укључивати исечке кода из постојећих пројеката који су дужи од 150 знакова. У већини ситуација, понављања се дешавају када Цопилот не може тачно да одреди контекст или нуди стандардна решења за проблем.

Да би се спречила замена постојећег кода, Цопилот-у је додат посебан филтер који не дозвољава укрштање са постојећим пројектима. Приликом подешавања, програмер може да активира или онемогући овај филтер по свом нахођењу. Између осталих проблема, постоји могућност да синтетизовани код може поновити грешке и рањивости присутне у коду који се користи за обуку модела.

Извор: опеннет.ру