Cómo Microsoft podría mejorar Copilot y aliviar la controversia del código abierto

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GitHub Copilot ha sido objeto de cierta controversia desde que Microsoft lo anunció en el verano de 2021. Más recientemente, Microsoft fue demandado por el programador y abogado Matthew Butterick, quien alegó que GitHub's Copilot violó los términos de las licencias de código abierto e infringió los derechos de los programadores. A pesar de la demanda, creo que es probable que Copilot se quede de una forma u otra, pero me hizo pensar: si los desarrolladores van a usar una herramienta de generación de código asistida por IA, sería más productivo pensar en cómo mejorar que para luchar por tu derecho a existir.

Detrás de la controversia Copilot

Copilot es un generador de código predictivo que aprovecha OpenAI Codex para sugerir código (y funciones completas) a medida que los codificadores componen su propio código. Es muy parecido al texto predictivo que se ve en Google Docs o las funciones de búsqueda de Google. Cuando comienza a redactar una línea de código original, Copilot sugiere código para completar la línea o el fragmento en función de un repositorio almacenado de código y funciones similares. Puede optar por aceptar la sugerencia o reemplazarla por la suya, lo que podría ahorrarle tiempo y esfuerzo.

La controversia surge del hecho de que Copilot extrae sus sugerencias de una gran cantidad de código fuente abierto que ha procesado. La idea de monetizar el trabajo de los contribuyentes de software de código abierto sin atribución ha enojado a muchos miembros de la comunidad de GitHub. Incluso resultó en un llamado para que la comunidad de código abierto abandonara GitHub.

Hay argumentos válidos para ambos lados de esta controversia. Los desarrolladores que compartieron libremente sus ideas originales probablemente no tenían la intención de que terminaran empaquetadas y monetizadas. Por otro lado, se podría argumentar que lo que Microsoft ha monetizado no es el código sino la tecnología de IA para aplicar ese código en un contexto adecuado. Cualquier persona con una cuenta gratuita de GitHub puede acceder al código, copiarlo y usarlo en sus propios proyectos, sin atribución. En este sentido, Microsoft no usa el código de forma diferente a como siempre lo ha hecho.

Evento

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Como alguien que usó Copilot y vio cómo ahorra tiempo y aumenta la productividad, veo una oportunidad para que Microsoft mejore Copilot y aborde algunas de las quejas de los críticos.

Lo que mejoraría la próxima generación de Copilot es un mejor sentido del contexto para sus sugerencias. Para hacer recomendaciones útiles, Copilot podría basarlas en algo más que una simple búsqueda en GitHub. Las sugerencias pueden funcionar en el contexto específico del código que se está escribiendo. Debe haber alguna tecnología de inteligencia artificial significativa en el trabajo detrás de las sugerencias. Este es tanto el valor único de Copilot como la clave para mejorarlo.

Los programadores de software quieren saber de dónde provienen las sugerencias antes de aceptarlas y comprender que el código se adapta a sus necesidades específicas. Lo último que queremos es usar un código sugerido que funcione lo suficientemente bien como para funcionar cuando se compile, pero que sea ineficiente o, lo que es peor, propenso a fallas o riesgos de seguridad.

Al proporcionar más contexto...

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GitHub Copilot ha sido objeto de cierta controversia desde que Microsoft lo anunció en el verano de 2021. Más recientemente, Microsoft fue demandado por el programador y abogado Matthew Butterick, quien alegó que GitHub's Copilot violó los términos de las licencias de código abierto e infringió los derechos de los programadores. A pesar de la demanda, creo que es probable que Copilot se quede de una forma u otra, pero me hizo pensar: si los desarrolladores van a usar una herramienta de generación de código asistida por IA, sería más productivo pensar en cómo mejorar que para luchar por tu derecho a existir.

Detrás de la controversia Copilot

Copilot es un generador de código predictivo que aprovecha OpenAI Codex para sugerir código (y funciones completas) a medida que los codificadores componen su propio código. Es muy parecido al texto predictivo que se ve en Google Docs o las funciones de búsqueda de Google. Cuando comienza a redactar una línea de código original, Copilot sugiere código para completar la línea o el fragmento en función de un repositorio almacenado de código y funciones similares. Puede optar por aceptar la sugerencia o reemplazarla por la suya, lo que podría ahorrarle tiempo y esfuerzo.

La controversia surge del hecho de que Copilot extrae sus sugerencias de una gran cantidad de código fuente abierto que ha procesado. La idea de monetizar el trabajo de los contribuyentes de software de código abierto sin atribución ha enojado a muchos miembros de la comunidad de GitHub. Incluso resultó en un llamado para que la comunidad de código abierto abandonara GitHub.

Hay argumentos válidos para ambos lados de esta controversia. Los desarrolladores que compartieron libremente sus ideas originales probablemente no tenían la intención de que terminaran empaquetadas y monetizadas. Por otro lado, se podría argumentar que lo que Microsoft ha monetizado no es el código sino la tecnología de IA para aplicar ese código en un contexto adecuado. Cualquier persona con una cuenta gratuita de GitHub puede acceder al código, copiarlo y usarlo en sus propios proyectos, sin atribución. En este sentido, Microsoft no usa el código de forma diferente a como siempre lo ha hecho.

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Lo que mejoraría la próxima generación de Copilot es un mejor sentido del contexto para sus sugerencias. Para hacer recomendaciones útiles, Copilot podría basarlas en algo más que una simple búsqueda en GitHub. Las sugerencias pueden funcionar en el contexto específico del código que se está escribiendo. Debe haber alguna tecnología de inteligencia artificial significativa en el trabajo detrás de las sugerencias. Este es tanto el valor único de Copilot como la clave para mejorarlo.

Los programadores de software quieren saber de dónde provienen las sugerencias antes de aceptarlas y comprender que el código se adapta a sus necesidades específicas. Lo último que queremos es usar un código sugerido que funcione lo suficientemente bien como para funcionar cuando se compile, pero que sea ineficiente o, lo que es peor, propenso a fallas o riesgos de seguridad.

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