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GitHub惹毛開源社區!不免費的Copilot只會抄?不能忍

新聞 人工智能
GitHub Copilot自從發布以來就風波不斷,近日又「惹毛」了自由軟件基金會FSF。FSF為捍衛用戶的權益,宣布資助500美元發布白皮書,討論Copilot生成的代碼是否侵權等一系列問題。

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Github Copilot自發布以來就一直引起人們的爭議。

而近日,自由軟件基金會 (FSF) 終于忍無可忍了!

FSF認為,Copilot這個技術引起了法律和哲學問題。

FSF在一篇文章中寫道,GitHub Copilot「從我們的角度來看是不可接受、不公正的」。

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因為Copilot需要運行付費的軟件,如Microsoft的Visual Studio IDE或者Visual Studio Code編輯器。

這樣,Copilot就變成了一個SaaSS(Service as a Software Substitute)。

Copilot只要「復制」「粘貼」,就能夠竊取開發人員以往的工作成果。

Copilot還引起許多其它需要深入研究的問題。

比如,開發人員不知道在軟件上訓練神經網絡是否合理。

另外,一些對Copilot感興趣的人想搞清楚,使用GitHub存儲庫中復制出來的代碼會不會侵權。

就算所有東西都是合法合規,但有些活動人士還是想知道,這樣一家專有的軟件公司,基于開發人員過往的工作成果來提供服務究竟公不公平。

為了回答這些問題,捍衛用戶的使用自由,FSF宣布資助一項白皮書,一并解決Copilot、安全、機器學習和免費軟件的問題。

500美元換一份白皮書

FSF在官網上列出來白皮書應該要解答的內容:

  • Copilot的公共存儲庫培訓是否侵犯版權?使用是否合理使用?
  • Copilot的輸出對違反GPL許可作品的可訴索賠的可能性有多大?
  • 開發人員如何確保他們擁有版權的任何代碼都受到保護,不受Copilot違規行為的影響?
  • 有沒有辦法讓使用Copilot的開發人員遵守GPL等免費軟件許可證?
  • 如果Copilot從AGPL覆蓋的代碼中學習,Copilot有沒有侵犯AGPL?
  • 如果Copilot生成的代碼確實會導致違反自由軟件許可作品,版權所有者如何發現這種違規行為?
  • 受過訓練的AI或機器學習模型是來源于機器學習產生的訓練數據編譯版本嗎?還是用戶可以通過進一步訓練來修改的源代碼?
  • Copilot訓練的AI/ML模型是否受版權保護?如果是,誰擁有這個版權?
  • 像FSF這樣的道德倡導組織是否應該主張修改與這些問題相關的版權法?

如果投稿的白皮書能夠解決上述的問題,就能獲得500美元獎勵。

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https://www.fsf.org/blogs/licensing/fsf-funded-call-for-white-papers-on-philosophical-and-legal-questions-around-copilot

FSF還表示,如果還需要進一步研究,發表成后續論文,FSF會再加大資金支持。

FSF與GPL

自由軟件基金會(Free Software Foundation,FAF)致力于為計算機用戶爭取使用軟件的自由。

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通過促進軟件和文檔的開發和自由使用,特別是GNU系統,以及反對數字限制管理(DRM)和軟件專利等對計算機用戶產生的威脅。

FSF發布的GNU通用公共許可證(GNU GPL)是世界上最流行的自由軟件許可證。

也是唯一以促進和維護軟件自由為明確目的而編寫的許可證。

GNU GPL可保證用戶運行、研究、共享和修改軟件的自由。

同時,GPL下的任何衍生作品都必須遵循相同或等效的許可條款。

GNU官網對于GPL的解釋說,如果你想把修改過的GPL代碼向公眾發布,就需要提供源代碼。

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https://www.gnu.org/licenses/gpl-faq.zh-cn.html#language-container

FSF還會發布其它重要的許可證,包括GNU LGPL、GNU AGPL和GNU FDL。

所以FSF才會這么理直氣壯地質疑Copilot的存在。

質疑聲迭起

GitHub Copilot憑借著自動生成代碼這個強有力的噱頭,推出之后就成為了討論的焦點。

GitHub聲稱Copilot可以做到分析文檔中的字符串、注釋、函數名稱以及代碼本身,從而生成新的匹配代碼,包括之前調用的特定函數。

發布之后就有人把Copilot拉去刷Leetcode的題庫,并對這位「AI程序員」的表現十分滿意。

經過數個題目的驗證,Copilot每次都能通過Leetcode的測試。

鑒于幾乎是實時的生成速度,博主表示,AI可能比我們更會編寫代碼。

不過可疑的一點是,Copilot「生成」的內容和Leetcode給的模板幾乎一模一樣。

無獨有偶,在Copilot發布的第二天,就有網友質疑GitHub Copilot是把免費開源的代碼清洗之后,搖身一變就成了賺錢的工具。

而這些代碼本應該受到GNU GPL的保護,避免商用。

Copilot用基于GPL的代碼進行訓練這件事,網友就質疑:

GPL明確聲明「不要將我的工作成果放在專利軟件中」,但Copilot真就這么做了。

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不出所料,這個懷疑沒過兩天就變成了實錘。

有網友發現,Copilot直接「復制-粘貼」了最有名的「平方根倒數速算法」。

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Copilot「生成」的這段代碼不僅用到了至今都沒有人能理解的magic number:0x5f3759df。

旁邊「生成」的注釋還有對這段代碼的吐槽:what the f***?

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所以,其實Copilot就是把訓練集中別人寫好的代碼重新組裝了一下而已。

GitHub的解釋

GitHub在Copilot的官網上表示,雖然可能有0.1%的直接引用,但是Copilot生成的代碼大部分都會是原創的。

除此以外,一位名叫Albert Ziegler的團隊成員表示,他收集了300名員工日常工作使用Copilot的數據,其中包括對于Python的453780條建議。

Albert在分析整理之后寫了一篇看似十分完備的博客。

在博客中Albert表示,記住訓練集的內容不是什么問題。

就好比背詩,大家都背詩,但這并不會讓他在日常交流中這些詩帶跑偏。

測試結果

對于GitHub Copilot的大部分建議,Albert表示并沒有發現與訓練用的代碼有任何明顯的重疊。

Albert認為,雖然GitHub Copilot會逐字逐句地引用一組代碼,但它很少這樣做。

就算是,多數情況下都是所有人都會引用的代碼,而且大部分是在文件開頭。

Albert表示,理想狀態下,如果Copilot「生成」了一個直接從訓練集復制的代碼,Copilot就會告知用戶。

用戶再決定給這個代碼署名還是直接拒絕Copilot給出的代碼。

但現實是,GitHub、微軟和OpenAI遲遲做不到這點。

FSF因此不得不親自下場表示要守護開發者的權益。

網友討論

基于道德層面,網友表示支持FSF,但同時也認為Copilot能夠降低程序員寫代碼的門檻。

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網友表示,AI其實也跟人一樣,能夠在任何可以獲得的源代碼上學習編程。

如果有人說Copilot將自己以前見過的代碼粘貼在一起,那這種發言在技術和法律上都不太明智了。

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當然,也有網友認為FSF應該設法讓軟件免費使用,而不是限制這個軟件。

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你覺得Copilot究竟有沒有侵權呢?

 

責任編輯:張燕妮 來源: 新智元
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