それにしても、GitHub は誰の回線なのでしょうか? 開発者向けのヒント

それにしても、GitHub は誰の回線なのでしょうか? 開発者向けのヒント

タイムスタンプ：19年2023月5日31:XNUMX AM
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意見 オープンソース。 開いています。 あなたが見ることができます。 ほとんどの場合、使用できます。 名前にヒントがあります。 それほど早くはないと、Microsoft、OpenAI、GitHubに対して集団訴訟が起こされたと主張している。 Copilot は、IDE AI を搭載し、オープンソースで訓練された提案ボットであり、プログラマーにコード行を提供することで機能します。そして、それはルールに違反し、それを隠そうとする卑劣な行為であると集団訴訟は主張しています。 裁判官は、請求の一部は法廷で争われるに値するとの判決を下した。 親愛なる主よ、これ以上の著作権争いはやめてください。

テクノロジーは審査員にとって非常に奇妙に見える場合があります。 電子書籍を合法的に購入したとします。 どうやって手に入れるのですか？ ルーターとキャッシュサーバーはそれぞれ、配信される本のコピーを作成しますが、一銭も支払っていません。 インターネット インフラストラクチャの所有者は、XNUMX 日に何十億回も著作権を侵害しているのでしょうか? それはばかげた質問だと思うかもしれないが、英国の最高裁判所はヨーロッパに行って尋ねるほど迷惑だった。このインターネットは本当に合法ですか？」 そんなにひどいことをしないでください、という返事が来た。 ヨーロッパが恋しいです。

Microsoft、Copilot、および OpenAI のコード プロンプターに対する主張のうち、どれだけがひどい箱に入るのかはまだわかりません。 ルールが書かれた時点では、AI がオープン ソース コードのグローバル データベースを取り込むとは誰も予想していませんでした。 繰り返しになりますが、検索エンジンがすべてのコンテンツの大規模な取り込み、分析、表示を行うとは誰も予想していませんでした。 確かにそれには問題があるが、便利すぎて非合法化するほどの害はないというのがコンセンサスだ。 Copilot やインターネット コンテンツを利用するその他の機械学習システムは、その点では検索エンジンとほぼ同じです。 そこで問題は、その結果が十分に役に立たないのか、それとも受け入れられないほど有害なのかということです。 利害のバランスはどこにあるのでしょうか？

この問題にアプローチする有効な方法はありますが、それには、企業経営陣が目を背けている、倫理が含まれています。 はい、本当に、倫理的な AI についての短い流行のおしゃべりは、訴訟よりもはるかに効果的な前進する具体的な方法を提供します。

特別な利益によって形が崩れてしまった知的財産法の核心は、作成者の合理的な意思が尊重されるべきであるということです。 ソフトウェアがオープンソースの場合、作成者は人々がそれを読んで使用できることを当然のことながら望んでいます。 これを奨励するものは、世界で最悪の罪ではないようです。

おそらく、文脈を無視してコードの提案を提示するのがそのやり方なのかもしれません。 結局のところ、オープン ソース ライセンスは数多くあり、その中には私たちの幸せな副操縦士が知っておくべき条件が含まれている場合もあります。 まあ、Copilot が他人のコードをいつ提案しているかを認識できると仮定すると、提供されているライセンス条件を報告できるのも不合理ではありません。 これにより、プログラマーには従う義務が課せられますが、結果を隠して誘惑に身を投じるよりも倫理的です。 オープンソースのルールに従う場合のヒット率も向上する可能性があります。

元のプログラマーが自分たちの内容を副操縦士の腸に押し込むことを本当に望んでいない場合はどうなるでしょうか? 検索エンジンの世界は、robots.txt の発明によってこの問題に取り組みました。 その名前のファイルを Web ルート ディレクトリに置くと、Web クローラーに対して「立ち入り禁止」の標識を立てることになります。 最近は物事が少し進歩しているので、作成者の意図を最もよく表現できる微調整を行って、そのような機能を GitHub のファブリックに組み込むとよいでしょう。 いずれにせよ、コンテンツ プロバイダーに次のように伝えます。 大丈夫。" それをどうやって生きていくかということに意識を集中させる傾向があります。 結果を説明しながら人々に選択肢を与えるのか？ 良い。

たとえCopilotなどから自分のコードを削除する権利を人々に与えることで、大量の良いものが消え去ったとしても、それで世界が終わったわけではありません。 1980年代に市場を猛烈な勢いで加速させながらIBMの支配的地位を打ち破った「クリーンルーム原則」がある。 これは機械学習が多くのことを学べる点です。

オリジナルの IBM PC はほぼ完全にオープンソースでした。 IBMは完全な回路図を含む技術マニュアルを発行したが、そのすべてはチップメーカーが無料で配布した標準的な方法で接続された標準チップを使用していた。 機能的に同等の (ただし著作権を持たない) IBM PC クローンを設計することは、何千人もの電子エンジニアが実行できることであり、何百人もが実際に実行しました。

ベージュ色の箱の中の法的地雷は、BIOS (Basic INput-OUTput System) でした。これは、割り込みを通じてオペレーティング システムとアプリケーションにハードウェア サービスの標準セットを提供する、比較的小さな恒久的なソフトウェアの塊であり、今日では API と呼ばれるものです。 もしそのコードを自分のクローン用にコピーしただけなら、IBM はあなたに権利を叩きつけるでしょう。 コードを書き直すことはできますが、その場合、IBM は、コードをコピーしていないことを証明するようあなたを訴訟に巻き込む可能性があります。 たとえ勝ったとしても、遅れと出費で沈んでしまうでしょう。

クリーンルームの合図。 クローン作成者は、IBM の BIOS を一行も読んだことがないプログラマーを雇い、それを禁止しました。 これらのプログラマーには、著作権ではない API が与えられ、その仕様に従うように言われました。 法的証明があれば、クローン作成者たちは喜んで法廷で誓い、見たことのないものをコピーすることはできないという原則が守られ、オリジナルのクローン戦争におけるパズルの最後の部分が整った。 API が著作権に対する強力な解毒剤となるため、最近では多くの人が法的地位を変更しようとするようになりました。 グーグル対オラクル。 この訴訟は最終的に米国最高裁判所まで持ち込まれ、他の裁判と同様に敗訴した。

そこで、XNUMX つの自動化システムを考えます。XNUMX つはコード内のインターフェイスの検索と分離に特化し、もう XNUMX つはルールを適用してそれらのインターフェイスを提供するコードを生成することに特化します。 仮想エアギャップを越えてコード行が転送されることはありません。 オリジナル コードと AI コードの自動テストにより、品質が向上します。 そのまま、すべての人の利益となる、リファクタリングのための非常に優れたツールのセットが誕生するでしょう。 倫理的に聞こえますよね？

それができました。 Copilot の動作に真の問題がある場合、実用性を維持し、新たな利点を生み出しながら、問題を回避する方法が複数あります。 ルールに従って物事を改善しながら行動しますか？ それは良い判断です。 ®

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