OpenAI Codex

**OpenAI Codex** is 'n kunsmatige intelligensiemodel wat deur OpenAI ontwikkel is en natuurlike taal in kode vertaal, 'n tegnologie wat deur kunsmatige intelligensie-navorsers as 'n KI-agent beskryf word. Dit dryf GitHub Copilot aan, 'n KI-gebaseerde kode-outovoltooiingsinstrument wat beskikbaar is in geselekteerde IDE's soos Visual Studio Code en Neovim. Codex is 'n afstammeling van OpenAI se GPT-3-model, spesifiek geoptimaliseer vir programmeringstake.

Op 16 Mei 2025 het OpenAI die bekendstelling van 'n navorsingsvoorskou van Codex aangekondig.

## Vermoëns
Gebaseer op GPT-3, 'n neurale netwerk wat op teks opgelei is, is Codex addisioneel opgelei op 159 gigagrepe Python-kode van 54 miljoen GitHub-bewaarplekke. 'n Tipiese gebruiksgeval van Codex is dat 'n gebruiker 'n opmerking tik, soos "*//compute the moving average of an array for a given window size",,* en dan die KI gebruik om 'n blok kode voor te stel wat aan daardie opmerkingsprompt voldoen. OpenAI het verklaar dat Codex ongeveer 37% van versoeke kan voltooi en bedoel is om menslike programmering vinniger te maak eerder as om dit te vervang. Volgens OpenAI se blog blink Codex die meeste uit in "die kartering van... eenvoudige probleme na bestaande kode", wat hulle beskryf as "waarskynlik die minste prettige deel van programmering". Jeremy Howard, medestigter van Fast.ai, het verklaar dat "Codex 'n manier is om kode geskryf te kry sonder om soveel kode te skryf", en dat "dit nie altyd korrek is nie, maar dit is net naby genoeg". Volgens 'n artikel wat deur OpenAI-navorsers geskryf is, het Codex, toe hulle elke toetsgeval 100 keer probeer het, werkende oplossings vir 70.2% van die aanwysings gegenereer.  

OpenAI beweer dat Codex kode in meer as 'n dosyn programmeertale kan skep, insluitend Go, JavaScript, Perl, PHP, Ruby, Shell, Swift en TypeScript, hoewel dit die doeltreffendste in Python is.

Die Codex-1-model is opgelei om versoeke vir wanware, uitbuiting of beleidskendende inhoud op te spoor en gee 'n weiering terug met 'n aangehaalde beleidsklousule. Die houer het ook geen uitgaande internet nie en slegs afhanklikhede op die witlys, wat die ontploffingsradius van enige slegte kode verminder.

## Probleme
OpenAI-demonstrasies het foute soos ondoeltreffende kode en eenmalige eienaardighede in kodevoorbeelde getoon.

### Kopiereg
Die Free Software Foundation het kommer uitgespreek dat kodebrokkies wat deur Copilot en Codex gegenereer word, kopiereg kan skend, veral die voorwaarde van die GPL wat vereis dat afgeleide werke onder ekwivalente voorwaardes gelisensieer word.  Kwessies wat hulle geopper het, sluit in of opleiding op openbare bewaarplekke onder billike gebruik val of nie, hoe ontwikkelaars oortredende gegenereerde kode kan ontdek, of opgeleide masjienleermodelle as wysigbare bronkode of 'n samestelling van die opleidingsdata beskou kan word, en of masjienleermodelle self kopieregbeskerm kan word en deur wie. 'n Interne GitHub-studie het bevind dat ongeveer 0.1% van die gegenereerde kode direkte kopieë van die opleidingsdata bevat het. In een voorbeeld het die model die opleidingsdatakode uitgevoer wat die vinnige inverse vierkantswortelalgoritme implementeer, insluitend kommentaar en 'n verkeerde kopieregkennisgewing. Die gebruik van teksbrokkies uit boeke bied egter 'n betroubare verwysing na die kopiereghouer, in teenstelling met saamgestelde werke wat vir die opleidingsalgoritmedata gebruik word waar die finale uitvoer sonder enige sodanige verwysing gemaak word.

## Verwysings