Github의 Copilot for

Github의 엔터프라이즈 버전인 Copilot for Business는 작년 12월부터 베타 버전으로 출시되었습니다. 2023년 2월 15일부터 정식 출시한다고 발표나는했다.

요금제는 사용자당 월 19달러로 책정됐으며, 기존 개인 기능에 손쉬운 라이선스 관리, 조직 차원의 정책 관리, 개인정보 보호 기능 개선 등을 추가했다고 한다. 최신 업데이트를 해도 생성된 코드의 보안 취약점 개선그들이 그랬다고 합니다.

GitHub Copilot은 100만 명 이상의 사용자와 400개 이상의 조직에서 사용하는 것으로 알려져 있습니다.

Copilot 사용자에 대한 조사도 수행했습니다. Copilot을 사용한 개발자는 그렇지 않은 개발자보다 55% 더 빠르게 작업을 완료했습니다.그들이 그랬다고 합니다. 또한 부조종사 사용자의 75%가 만족및 Copilot 사용자 Copilot에서 생성된 코드는 전체 코드의 약 46%를 차지합니다.말하다.

비공개 GitHub 부조종사 2022년 6월 처음 실행했을 때 평균 27%의 개발자가 Copilot에서 생성했습니다.그러나 지금은 평균 46%이며 Java에서는 이 수치가 61%로 증가했습니다.

Copilot을 실행한 후 논란이 된 문제 중 하나는 학습된 코드에 인증 키 또는 암호를 포함하도록 제안했다는 것입니다. 많은 개발자들은 보안을 고려하지 않고 AI 모델을 교육하기 위해 공개적으로 사용 가능한 대량의 데이터를 임의로 사용하는 Microsoft를 비난했습니다.

현재 이러한 패턴은 사전 감지되어 제안되지 않을 뿐만 아니라 안전하지 않은 코딩 패턴으로 감지되어 Copilot이 작성한 코드에서 차단됩니다. 또한 하드 코딩된 자격 증명, SQL 인젝션 그리고 경로 주입 등을 포함해 취약한 코딩 패턴을 사전에 예방할 수 있다는 점을 강조한다.

Matthew Berberick이 이끄는 소송 당사자와 그의 팀은 2022년 3월 11일 부조종사 집단 소송나는했다. 그리고 11월 10일 두 원고를 대리하여 2차 집단소송을 제기하였습니다. Copliot의 오픈소스 라이선스 위반 사실이 곳곳에서 드러났고, 그것의 Github Copilot 사용에 적신호가 켜졌습니다. (참조 : 한국용 OpenChain 커뮤니티 발표)

MS가 이 답변에 반대하는 것처럼, Copilot 사용자와 함께 조사그리고 사용자의 75%가 결과에 만족했습니다. 또한 올해 1월 마이크로소프트·오픈AI·깃허브, 법원에 AI 저작권 소송 기각 요청나도 했어.

마이크로소프트와 깃허브는 이 소송이 “침해가 없고 다른 집행 가능한 청구가 없다는 두 가지 중요한 결점 때문에 결함이 있다”고 말했고, OpenAI는 유사하게 원고가 “법 위반이 아니라고 주장하는 많은 주장을 가지고 있다”고 주장했다. 두 회사는 원고가 주장을 뒷받침하기 위해 “가상 사건”에 의존했다고 주장했으며 도구로 인해 개인적으로 어떻게 피해를 입었는지 설명하지 않았습니다. ~ 후에 소송을 기각하는 법원 심리는 5 월로 예정되어 있습니다.그것은이라고.

인터넷에 떠도는 의견을 보면 MS에서 연구한 결과 Copilot을 사용하면 개발 속도가 빨라지고 코드 작성 속도가 빨라집니다. 또한 AI가 결국 모든 코드를 작성할 것이라고 긍정적으로 받아들이는 개발자가 많은 것 같습니다.

반면에 일부 개발자는 이를 다르게 해석합니다. 그 이유 중 하나는 Copilot이 GPT-3 모델에 따라 훈련되기 때문입니다. GPT-3는 지속적으로 학습하지 않습니다. GPT이렇게 풀면 ‘생성적 사전 훈련된 변환기(사전 훈련된 생성 변환기)”. 즉, 미리 훈련된 데이터를 기반으로 코드가 생성되고, 이를 사용하는 개발자는 평범한 변환을 반복하는 문제에 직면하게 됩니다. 즉, Copilot을 사용하여 오픈 소스의 개발 프로세스를 따라갈 수 있었습니다. 알고리즘 기반 혁신이 기대되지 않는다는 주장하다.

그렇다면 소송 결과에 따라 Copilot을 사용할지 여부를 결정해야 할까요?

물론 앞서 이야기한 다양한 문제들이 있을 수 있지만 저는 그렇게 생각하지 않습니다.

Copilot이나 ChatGPT와 같은 개발 도구를 한 번쯤 사용해 본 개발자라면 잘 활용하면 좋겠다는 생각을 하셨을 것입니다.

이러한 AI 도구는 작성하는 코드를 보다 효과적으로 개선하거나 테스트 코드를 자동으로 작성할 수 있습니다. 취약성 패턴을 자동으로 감지하는 데 사용할 수도 있습니다. 현재 요구 사항에 가장 효과적인 코드에 대한 제안을 얻을 수도 있습니다. 새로운 오픈 소스 사용에 익숙하지 않은 경우 사용 사례 모범 사례를 통해 안내를 받을 수 있습니다. 더 나은 API가 제공되지만 이전에 몰랐던 것을 배울 수 있습니다. 현재 모든 코드를 작성하는 범용 도구가 아니라 내 개발을 개선하기 위한 도우미 도구로 사용할 때 매우 멋진 도구라고 생각합니다.

또한 기업은 이러한 AI 도구를 기반으로 개발 환경을 구축할 준비를 해야 합니다. AI 도구 사용 방법에 대한 가이드를 준비하고 모범 사례를 정의합니다. 또한 AI 도구의 폭넓은 도입을 위해서는 보안 검토를 포함한 적절한 소유권 귀속 및 저작권에 대한 다양한 정책과 적극적인 대응이 필요하다.