GitHub annonce que toutes les étapes sont terminées de l’assistant intelligent GitHub Copilote, que puede generar construcciones genéricas mientras escribe código. Le système se décompose en collaboration avec le projet OpenAI et utilise la plate-forme d’apprentissage automatique OpenAI Codex, entrenada en un grand nombre de codes variés fuente alojados en dépôts publics de GitHub.
La génération de code est compatible avec les langues de programmation Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Go, C# et C++ utilizando varios marcos. Les modules sont disponibles pour intégrer GitHub Copilot avec Neovim, JetBrains IDE, Visual Studio et Visual Studio Code.
A juzgar por la telemetría recopilada durante el proceso de prueba, el servicio permite generar código de una calidad suficientemente alta; Par exemple, los desarrolladores acceptaron el 26 % de las recomendaciones propuestas en GitHub Copilot tal como están.
GitHub Copilot se différencie des systèmes traditionnels de finalisation de code en la capacidad de formar bloques de código bastante complejos, hasta funciones listas para usar sintetizadas teniendo en cuenta el contexto actual.
GitHub Copilot se adapta a la forma en que un desarrollador escribe código y tiene en cuenta las API y los marcos utilizados en el programa. Par ejemplo, si hay un ejemplo de una estructura JSON en el commentario, cuando comience a escribir una función para analizar esta estructura, GitHub Copilot ofrecerá un código listo para usar y, al escribir enumeraciones de rutina de descriptions repetidas, formará el resto.
Dans une publication de blog, président exécutif de GitHub, Thomas Dohmke, dijo que GitHub Copilot fue diseñado como una extensión del editor para asegurarse de que nada se interponga en el camino de lo que están haciendo los desarrolladores.
“GitHub Copilot contient la collection de los desarrolladores de tout le monde en une extension de l’éditeur que le code sugiere en tiempo real, para ayudarlo a mantenerse enfocado en lo que más importa: crear un software excelente”, expliqué.
Según Dohmke, alrededor de 1,2 millions de desarrolladores han probado Copilot durante su etapa de vista previa. Aparentemente, aussi sido bastante útil, ya que Dohmke a confirmé qu’il a écrit jusqu’à 40 % du code de desarrollador écrit en langues populaires comme Python.
“Al igual que el auge de los compiladores y el código abierto, creemos que la codificación asistida por IA cambiará fondamentalmente la naturaleza del desarrollo de software, brindando a los desarrolladores una nueva herramienta para escribir código de manera más fácil y rápida”, dijo Dohmke .
La capacité de GitHub Copilot para general bloques de código preconstruidos ha generado controversia sobre the possible infracción de la licencia de copyleft. Al formar el modelo de aprendizaje automático, se utilizaron textos fuente reales de los repositorys de proyectos abiertos alojados in GitHub.
Muchos de estos proyectos se suministran bajo licencias copyleft, como la GPL, que requiere que el código de las obras derivadas se suministre bajo una licencia compatible. Si Copilot pega el código existe, los desarrolladores pueden violar inadvertidamente la licencia del proyecto del que se tomó prestado el código.
Aún no está claro si un trabajo generado par un système d’apprentissage automatique puede considerarse un derivado. También surgen preguntas sobre si un modelo de aprendizaje automático está sujeto a derechos de autor y, de ser así, quién posee estos derechos y cómo se relacionan con los derechos del código sobre el que se construye el modelo.
Por un lado, los bloques generados pueden repetir pasajes de texto de proyectos existentes, pero por otro lado, el sistema recrea la estructura del código y no copia el código en sí.
Según un studio de GitHub, solo el 1 % de las recomendaciones sugeridas por Copilot incluyen fragmentos de código de proyectos existentes de plus de 150 caractères. En la mayoría de las situaciones, la repetitición ocurre cuando Copilot no determina correctamente el contexto o proporciona soluciones genéricas a un problema.
Para evitar la sustitución del código existente, se agregó un filtro especial a Copilot que no permite la superposición con proyectos existentes. Al configurar, el desarrollador puede activar o desactivar este filter a su discreción. Entre d’autres problèmes, se advierte la posibilidad de que el código sintetizado pueda repetir los errores y vulnerabilidades presentes en el código utilizado para entrenar el modelo.
Enfin, cabe mencionar que el servicio es gratuito para los mantenedores de proyectos populares de código abierto y para estudiantes. Mientras que para otras categorías de usuarios, el acceso a GitHub Copilot se page (10 $ par mois ou 100 $ par an), pero se brinda acceso de prueba gratuito durante 60 días.
Finalmente si estás interesado en poder conocer más al respecto, puedes consultar los detalles en el siguiente enlace.
