GitHub anunció que completó las pruebas del asistente inteligente GitHub Copilot, que puede generar construcciones genéricas mientras escribe código. El sistema se desarrolló en colaboración con el proyecto OpenAI y utiliza la plataforma de aprendizaje automático OpenAI Codex, entrenada en una gran variedad de códigos fuente alojados en repositorios públicos de GitHub.

La generación de código es compatible con los lenguajes de programación Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Go, C# y C++ utilizando varios marcos. Los módulos están disponibles para integrar GitHub Copilot con Neovim, JetBrains IDE, Visual Studio y Visual Studio Code.

A juzgar por la telemetría recopilada durante el proceso de prueba, el servicio permite generar código de una calidad suficientemente alta; por ejemplo, los desarrolladores aceptaron el 26 % de las recomendaciones propuestas en GitHub Copilot tal como están.

GitHub Copilot se diferencia de los sistemas tradicionales de finalización de código 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. Por ejemplo, si hay un ejemplo de una estructura JSON en el comentario, 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 descripciones repetidas, formará el resto.

En una publicación de blog, el presidente ejecutivo 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 destila el conocimiento colectivo de los desarrolladores de todo el mundo en una extensión de editor que sugiere código en tiempo real, para ayudarlo a mantenerse enfocado en lo que más importa: crear un software excelente”, explicó.

Según Dohmke, alrededor de 1,2 millones de desarrolladores han probado Copilot durante su etapa de vista previa. Aparentemente, también ha sido bastante útil, ya que Dohmke afirma que ha escrito hasta el 40% del código del desarrollador escrito en lenguajes populares como Python.

“Al igual que el auge de los compiladores y el código abierto, creemos que la codificación asistida por IA cambiará fundamentalmente 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 capacidad de GitHub Copilot para generar bloques de código preconstruidos ha generado controversia sobre la posible infracción de la licencia de copyleft. Al formar el modelo de aprendizaje automático, se utilizaron textos fuente reales de los repositorios de proyectos abiertos alojados en 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 existente, los desarrolladores pueden violar inadvertidamente la licencia del proyecto del que se tomó prestado el código.

Aún no está claro si un trabajo generado por un sistema de aprendizaje automático 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 estudio de GitHub, solo el 1 % de las recomendaciones sugeridas por Copilot incluyen fragmentos de código de proyectos existentes de más de 150 caracteres. En la mayoría de las situaciones, la repetición 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 filtro a su discreción. Entre otros problemas, se advierte la posibilidad de que el código sintetizado pueda repetir los errores y vulnerabilidades presentes en el código utilizado para entrenar el modelo.

Finalmente, 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 paga ($10 por mes o $100 por año), 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.