GitHub Copilot

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GitHub Copilot
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開發者GitHub、OpenAI
目前版本
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    引擎
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      作業系統Microsoft Windows、Linux、macOS、Web
      許可協定
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        網站github.com/features/copilot/

        GitHub Copilot是GitHub和OpenAI合作開發的一個人工智能工具，用戶在使用Visual Studio Code、Microsoft Visual Studio、Vim、Cursor（英語：Cursor (code editor)）或JetBrains整合式開發環境時可以通過GitHub Copilot自動補全程式碼[1]。GitHub於2021年6月29日對外公開該軟件[2]，GitHub Copilot於技術預覽階段主要面向Python、JavaScript、TypeScript、Ruby和Go等程式語言[2][3]。

        歷史[編輯]

        2021年6月29日，GitHub 宣佈 GitHub Copilot 在 Visual Studio Code 開發環境中進行技術預覽。[1][4]

        2021年10月26日，GitHub Copilot 作為外掛程式在 JetBrains 市場上發佈。[5]

        2021年10月27日，GitHub 發佈了 GitHub Copilot Neovim 外掛程式作為公共儲存庫。[6]

        2022年3月9日，Github官方宣佈Copilot適用於Visual Studio 2022 IDE。[7]

        2022年6月21日，GitHub 正式宣佈 Copilot 退出「技術預覽版」，並作為基於訂閱的服務提供給個人開發者。[8]此外，GitHub 提到 Copilot 將繼續「對經過驗證的學生和流行開源專案的維護者免費」，並且在2022年晚些時候提供給公司。

        特性[編輯]

        GitHub Copilot 由 OpenAI Codex 提供支援，OpenAI Codex 是由人工智能研究實驗室 OpenAI 建立的人工智能模型。[9]OpenAI Codex 是 GPT-3 的修改後生產版本，GPT-3 是一種使用深度學習生成類人類文字的語言模型。[10]例如，當給出一個自然語言的程式問題時，Codex能夠產生解法代碼。[11]它也可以用英語描述輸入代碼和在不同程式語言之間翻譯代碼。[11]Codex的GPT-3僅授權給 GitHub 的母公司微軟。[12]

        Copilot的OpenAI Codex接受了一系列英語語言、公共 GitHub 儲存庫和其他公開可用原始碼的訓練。[3]這包括來自 5400 萬個公共 GitHub 儲存庫的 159 GB Python 代碼的過濾數據集。[13]

        根據它的網站，GitHub Copilot包括協助程式設計師的功能，如從代碼註釋到可執行代碼的轉換，和自動補全代碼塊、重複的代碼、以及整個方法或函數。[3][14]GitHub 報告稱，Copilot 的自動完成功能大約有一半時間是準確的； 例如，當用戶提供Python 函數頭代碼後，Copilot 在第一次嘗試時有 43% 的時間正確地自動完成了函數體代碼的其餘部分，而在十次嘗試後有 57% 的時間正確地自動完成了函數體代碼的其餘部分。[3]

        GitHub 表示，Copilot 的功能能夠幫助程式設計師減省閱讀軟件文件的時間，快速瀏覽不熟悉的編碼框架和語言。[3]

        各界反應[編輯]

        許可證爭議[編輯]

        GitHub承認，該工具在輸出部分代碼時會逐句複製，這會導致對輸出的代碼是否屬於合理使用的爭議，並可能侵犯原始所有者的著作權。[15]2022年6月，軟件自由保護組織宣佈將停止在自己的專案中使用GitHub服務，[16]並控訴GitHub在訓練代碼時忽視軟件許可證。[17]

        FSF白皮書[編輯]

        2021年7月28日，自由軟件基金會（FSF）發表了一篇呼籲資助來探討GitHub Copilot相關哲學與法律問題的白皮書。[18]

        私隱問題[編輯]

        GitHub Copilot是雲端運算服務，需要持續和GitHub Copilot伺服器通訊以正常使用。[19]這種不透明的架構引發了對數據探勘和按鍵遙測的擔憂。[20][21]

        教育問題[編輯]

        電腦協會於2022年8月發佈的一篇論文評估了GitHub Copilot使用的技術Codex可能會對新手程式設計師的教育產生的影響。[22]

        相關條目[編輯]

        參考文獻[編輯]

        1. ^ 1.0 1.1 Gershgorn, Dave. GitHub and OpenAI launch a new AI tool that generates its own code. The Verge. 2021-06-29 [2021-07-06]. （原始內容存檔於2021-07-07）. 
        2. ^ 3.0 3.1 3.2 3.3 3.4 GitHub Copilot · Your AI pair programmer. GitHub Copilot. [7 April 2022]. （原始內容存檔於2022-06-19）. 
        3. ^ Introducing GitHub Copilot: your AI pair programmer. The GitHub Blog. 2021-06-29 [2022-04-07]. （原始內容存檔於2022-06-21） （en-US）. 
        4. ^ GitHub Copilot - IntelliJ IDEs Plugin | Marketplace. JetBrains Marketplace. [2022-04-07]. （原始內容存檔於2022-06-27）. 
        5. ^ Copilot.vim, GitHub, 7 April 2022 [7 April 2022], （原始內容存檔於2022-06-13） 
        6. ^ GitHub Copilot now available for Visual Studio 2022. The GitHub Blog. 29 March 2022 [7 April 2022]. （原始內容存檔於2022-06-14） （en-US）. 
        7. ^ GitHub Copilot is generally available to all developers. The GitHub Blog. 21 June 2022 [21 June 2022]. （原始內容存檔於2022-06-23） （en-US）. 
        8. ^ Krill, Paul. OpenAI offers API for GitHub Copilot AI model. InfoWorld. 12 August 2021 [7 April 2022]. （原始內容存檔於2022-04-17） （English）. 
        9. ^ OpenAI Releases GPT-3, The Largest Model So Far. Analytics India Magazine. 3 June 2020 [7 April 2022]. （原始內容存檔於2020-08-04） （en-US）. 
        10. ^ 11.0 11.1 Finnie-Ansley, James; Denny, Paul; Becker, Brett A.; Luxton-Reilly, Andrew; Prather, James. The Robots Are Coming: Exploring the Implications of OpenAI Codex on Introductory Programming. Australasian Computing Education Conference. ACE '22 (New York, NY, USA: Association for Computing Machinery). 14 February 2022: 10–19. ISBN 978-1-4503-9643-1. S2CID 246681316. doi:10.1145/3511861.3511863. 
        11. ^ OpenAI is giving Microsoft exclusive access to its GPT-3 language model. MIT Technology Review. [7 April 2022]. （原始內容存檔於2021-02-05） （English）. 
        12. ^ OpenAI Announces 12 Billion Parameter Code-Generation AI Codex. InfoQ. [7 April 2022]. （原始內容存檔於2022-07-09） （English）. 
        13. ^ Sobania, Dominik; Schweim, Dirk; Rothlauf, Franz. A Comprehensive Survey on Program Synthesis with Evolutionary Algorithms. IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 2022: 1 [2022-08-04]. ISSN 1941-0026. S2CID 247721793. doi:10.1109/TEVC.2022.3162324. （原始內容存檔於2022-04-01）. 
        14. ^ Gershgorn, Dave. Can AI learn from any public code online?. The Verge. 2021-07-07 [2023-03-23]. （原始內容存檔於2021-07-11） （en-US）. 
        15. ^ Give Up GitHub: The Time Has Come!. Software Freedom Conservancy. [2023-03-23]. （原始內容存檔於2023-05-24） （English）. 
        16. ^ If Software is My Copilot, Who Programmed My Software?. Software Freedom Conservancy. [2023-03-23]. （原始內容存檔於2023-05-27） （English）. 
        17. ^ FSF-funded call for white papers on philosophical and legal questions around Copilot: Submit before Monday, August 23, 2021 — Free Software Foundation — Working together for free software. www.fsf.org. [2023-03-23]. （原始內容存檔於2021-08-11）. 
        18. ^ GitHub Copilot · Your AI pair programmer. GitHub. [2023-03-23]. （原始內容存檔於2023-06-11） （English）. 
        19. ^ CoPilot: Privacy & DataMining · community/community · Discussion #7263. GitHub. [2023-03-23]. （原始內容存檔於2023-02-21） （English）. 
        20. ^ Who Does That Server Really Serve? - GNU Project - Free Software Foundation. www.gnu.org. [2023-03-23]. （原始內容存檔於2023-06-09）. 
        21. ^ Finnie-Ansley, James; Denny, Paul; Becker, Brett A.; Luxton-Reilly, Andrew; Prather, James. The Robots Are Coming: Exploring the Implications of OpenAI Codex on Introductory Programming. Proceedings of the 24th Australasian Computing Education Conference. ACE '22 (New York, NY, USA: Association for Computing Machinery). 2022-02-14 [2025-01-14]. ISBN 978-1-4503-9643-1. doi:10.1145/3511861.3511863. （原始內容存檔於2025-01-14）. 
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