GitHub Copilot

GitHub Copilot hodeian oinarritutako adimen artifizial  tresna bat da, GitHub eta OpenAI-k garatutakoa, Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim, Eclipse eta JetBrains garapen-ingurune integratuen (IDE) erabiltzaileei kodea osatzeko prozesuan laguntzeko. Gaur egun, harpidetza bidez eskuragarri dago garatzaile indibidualentzat. Tresna GitHub-ek iragarri zuen lehen aldiz 2021eko ekainaren 29an, eta Python, JavaScript, TypeScript , Ruby eta Go-n kodetzen duten erabiltzaileentzat da egokiena. Erabiltzaileak erabiliko den hizkuntza-eredu handia erabaki dezake.

 Historia 
2021eko ekainaren 29an, GitHub-ek GitHub Copilot iragarri zuen Visual Studio Code-ren garapen-inguruneko aurrebista tekniko gisa. Urte horretan bertan, urrian, GitHub Copilot JetBrains-eko merkatuan plugin gisa merkaturatu zen. 2021eko urriaren 27an, GitHub-ek GitHub Copilot Neovim plugina merkaturatu zuen biltegi publiko gisa. Ondoren, 2022ko martxoan, GitHub-ek Copilot Visual Studio 2022 IDErako prest zegoela iragarri zuen. 2022ko ekainaren 21ean, Github-ek iragarri zuen Copilot "aurreikuspen teknikotik" kanpo zegoela eta harpidetza bidezko zerbitzu gisa eskuragarri egongo zela garatzaile indibidualentzat.

 Ezaugarriak 
Lengoaia natural programazio-arazo bat ematen zaionean, Codex kodean soluzio bat sortzeko gai da. Ingelesezko sarrera-kodea deskribatzeko eta programazio-lengoaien artean kodea itzultzeko ere gai da. Bere webgunearen arabera, GitHub Copilot programak programatzaileentzako laguntza-funtzioak ditu, hala nola, kode-iruzkinak kode exekutagarri eta auto-osatu bihurtzen ditu kode-zatietarako, kode-sekzio errepikakorretarako eta metodo eta/edo funtzio osoetarako. GitHub-ek jakinarazi duenez, Copilot-en autoosatzeko funtzioa zehatza da gutxi gorabehera erdietan; Python funtzioaren goiburu-koderen batekin, adibidez, Copilot funtzioak funtzioaren gorputzaren gainerako kodea behar bezala auto-osatzen du % 43 lehen saiakeran eta % 57 hamar saiakeren ondoren. GitHub-ek baieztatzen du Copilot funtzioek lengoaia eta marko ezagunetan nabigatzea ahalbidetzen dietela programatzaileei, eta erabiltzaileek dokumentazio gutxiago irakurtzen dutela.

 Inplementazioa 
GitHub Copilot OpenAI Codex-ekin dabil. Codex Generative Pre-trained Transformer 3ren (GPT-3) ekoizpen bertsio eraldatua da, ikasketa sakona erabiltzen duen lengoaia-eredua gizakiaren antzeko testua ekoizteko. Codex eredua  iturburu-kodeko gigabyteetan entrenatzen da dozena bat programazio-lengoaiatan ere.

Copilot-en OpenAI Codex gaituta dago ingelesaren aukeraketa batean, GitHub-en biltegi publikoetan eta publikoki eskuragarri dagoen beste iturburu kode batean. Horrek 159 gigabyteko Python kodea duen datu multzo iragazia barne hartzen du, GitHub-eko 54 milioi biltegi publikotatik datorrena.

Open AI-ko GPT-3ak Microsoftentzako lizentzia esklusiboa du, GitHub-en enpresa nagusia dena.

 Harrera 
Copilot merkaturatu zenetik, segurtasunari eta hezkuntzan izango duen eraginari buruzko kezka handia egon da, baita sortutako kodearen lizentziaren inguruko eztabaida ere. 

 Lizentzien inguruko eztabaida 
Nat Friedman GitHub-eko zuzendari exekutiboak 2021eko ekainean “ML sistemak entrenatzea erabilera zuzena dela” esan bazuen ere, 2022 azaroan aurkeztutako auzi kolektibo batek salatu zuen “espekulazio hutsa” zela eta “inongo epaitegirik ez duela aztertu ML sistemak entrenatzea Fair use (zentzuzko erabilera) ote den”. Joseph Saveri Law Firm LLP-k (Erantzunkizun mugatuko sozietatea) Copilot-en legezkotasuna zalantzan jarri zuen hainbat salaketaren bidez, GitHub-eko erabiltzaileekin kontratuak ez betetzeagatik, PII —pertsona identifikagarriaren informazioa— partekatzeagatik eta CCPAren(Kontsumitzailearen Pribatutasunari buruzko Kaliforniako Legea)  baitako pribatutasun-eskubideak urratzeagatik.

GitHub-ek aitortu du tresnak emandako irteerak, proportzio txiki batean, hitzez hitz kopia dezakeela kodea. Horrek kezka sortu du, irteera-kodearen originaltasuna nahikoa ez izan eta jatorrizko egilearen egile-eskubideak urra ditzakeelako. 2022ko ekainean, Software Freedom Conservancy-k adierazi zuen bere proiektu guztietan GitHub erabiltzeari utziko ziola, eta Copilot-i leporatu zion kode-lizentziak errespetatu ez zituela. GitHub-ek bezeroentzako arretarako mezu batean argitu zuen “publikoki erabilgarri dauden datuekin ML sistemak entrenatzea ustez bidezkoa” zela. Auzi kolektiboak, ordea, faltsutzat hartu zuen argudioa eta “‘ikasketa automatikoaren komunitatean’ onarpen maila alde batera utziz, lege federalaren arabera legez kanpokoa dela” baieztatu zuen.

 FSFren liburu zuriak 
2021eko uztailaren 28an, Free Software Foundation-ek (FSF) finantzatutako deialdi bat argitaratu zuen Copilot-en inguruan gai filosofiko eta legalei buruzko artikulu teknikoak aurkezteko. Orduan, Donald Robertson FSFko Lizentzien eta Betetzearen Kudeatzaileak honakoa adierazi zuen: “Copilot-ek galdera asko planteatzen ditu [...] sakonago aztertzea eskatzen dutenak”.

2022ko otsailaren 24an, FSF-ek jakinarazi zuen gai honi buruzko 22 artikulu jaso zituela eta, berrikuspen anonimo baten bitartez, 5 artikulu nabarmendu aukeratu zituela.

 Pribatutasunaren inguruko kezkak 
Copilot-en zerbitzua hodeian oinarrituta dago eta etengabeko komunikazioa eskatzen du GitHub Copilot-en zerbitzariekin. Arkitektura opaku honek telemetriari eta tekla-sakatze indibidualen datu-erauzketari buruzko kezkak elikatu ditu.

 Segurtasunaren inguruko kezkak 
2022an IEEE-ren (Ingeniari Elektriko eta Elektroniken Institutua) Sinposioan argitaratzeko onartutako artikulu batek, Copilot-ek sortutako kodearen segurtasuna aztertu zuen MITRE-ren 25 kode ahultasun nagusien aurka. 89 eszenatoki ezberdin eta 1689 programa egiaztatu ziren. Aztertutakoaren arabera, egindako kode iradokizun guztien % 40,73an kode ahultasunak sortu zituen tresnak. Gainera, ohartu ziren kodean egindako aldaketa ez semantikoek (hau da, komentarioek) kodearen segurtasunean eragina izan zezaketela.

 Hezkuntzaren inguruko kezkak 
2022ko otsailean Association for Computing Machinery-k argitaratutako artikulu batek Codex-ek —Copilot-ek erabiltzen duen teknologiak—, programatzaile hasiberrien heziketan izan zezakeen inpaktua baloratu zuen. Ikerketa hori Aucklandeko Unibertsitateak Programazioaren Oinarriak irakasgairako ezarritako ebaluazio galderen bitartez egin zuten. Copilot-ek proposatutako kodea ikasleen kodearekin alderatu zen gainera, errendimendua konparatuz. Ikerketako ondorioen arabera, Codex ikasleak baino hobeto aritu zen, oro har. Dena den, haren errendimendua baxuagoa izan zen erabili beharreko funtzioak mugatzen ziren ariketetan (esaterako, baldintzak, sortak eta begiztak). Galdera hauetan, soilik 10 soluziotik bi izan ziren zuzenak. Gainerakoek ariketetan ezarritako murrizketak bortxatzen zituzten, emandako erantzunak zuzenak baziren ere. Ikertzaileek ondorioztatu zuten  Codex ikasleentzako lagungarria izan daitekeela, baina gehiegizko konfiantzara eta plagiora ere eraman ditzakeela.

 Erreferentziak 

Kategoria:Adimen Artifizialeko aplikazioak