2021년에 출시된 GitHub Copilot은 개발자에게 유용한 도구가 되었습니다. 코드 조각을 제안하고 줄을 자동 완성하는 AI 코드 생성기입니다. 출시 이후 Copilot은 개발자의 생산력 그리고 코드 품질.
GitHub Copilot은 2022년부터 법적 소송에 연루되었습니다. 개발자 그룹은 Copilot이 적절한 출처 표시 없이 기존 오픈 소스 코드를 재사용했습니다. 원래 코더에게.
GitHub Copilot 소송은 어떻게 시작되었고, 현재 판결은 무엇을 의미하며, 이 사건의 더 광범위한 의미는 무엇일까요? 알아보도록 하죠.
초기 청구 및 기각 개요
2022년 11월, 개발자 그룹이 GitHub, Microsoft, OpenAI를 상대로 집단 소송을 제기했습니다. 소송은 원래 22개의 청구로 구성되었습니다. 주로 GitHub Copilot에 초점을 맞추었습니다. GitHub은 사용자가 코드를 작성할 때 스니펫을 제공하기 위해 기존 오픈소스 데이터에 대한 Copilot을 교육했습니다.
원고들은 GitHub이 원래 개발자를 인정하지 않고 코드 조각을 복사했다고 말했습니다. 개발자들은 또한 디지털 밀레니엄 저작권법을 적용했습니다. DMCA의 섹션 1202(b)(2)와 그 하위 섹션은 저작권 관리 정보의 침해를 다룹니다. 그들은 GitHub이 코드 소스와 같은 코드 조각에서 중요한 정보를 제거함으로써 DMCA 저작권 침해를 저질렀다고 고소했습니다.
법원은 이러한 주장 중 대부분을 기각했습니다. 소송 기간 동안. 7월 9일, 그들은 피고인들에게 큰 승소를 거두며 세 가지 추가 청구를 기각했습니다.
법원에 따르면, GitHub에서 생산한 출력과 소프트웨어를 훈련한 오픈소스 코드 사이에 코드 유사성에 대한 증거가 충분하지 않습니다. 따라서 판사는 또한 DMCA 위반에 대해 판결을 내렸습니다.
GitHub의 Copilot에 대한 최근 수정 사항은 법원의 판결에 상당한 영향을 미쳤습니다. 프로그래밍 어시스턴트의 변경 사항으로 인해 도구가 정확한 사본이 아닌 코드 조각의 변형을 표시했습니다.
또한 불만 사항에는 다음이 포함되었습니다. AI 연구 GitHub에서 코드가 재사용될 수밖에 없다는 점을 더욱 강조하기 위해서입니다. 법원은 또한 표절에 대한 증거가 충분하지 않다는 이유로 이 주장을 기각했습니다.
그러나 법원은 GitHub Copilot의 중복 검사 필터에 잠재적인 문제가 있음을 지적했습니다. 사용자는 코드 유사성에 대한 경고를 제공하는 이 필터를 끌 수 있습니다. 법원의 거부는 이 측면이 더 면밀한 조사가 필요하다는 것을 시사합니다. 이는 개발자가 불만 사항을 수정하고 다시 제출하여 이 특정 측면에 더 집중할 수 있는 기회입니다.
GitHub Copilot에 대한 나머지 주장
법원이 대부분의 청구를 기각했지만, 사건은 아직 끝나지 않았습니다. GitHub Copilot 집단 소송에서 두 가지 주요 주장이 여전히 진행 중입니다.
- 오픈소스 라이센스 위반.
- GitHub과 오픈소스 코드 제공자 간의 신뢰가 깨졌습니다.
이러한 주장은 GitHub의 사용을 비판합니다. 오픈소스 코드를 비윤리적으로. 여기에는 Copilot을 훈련하기 위해 공개적으로 사용 가능한 데이터를 사용한 것을 인정하지 않고 원래 코더에게 크레딧을 주지 않는 것이 포함됩니다. 결과적으로 GitHub은 파트너와의 계약을 위반했습니다.
양측은 또한 증거개시 과정에서 상대방의 행동에 대해 논쟁을 벌였습니다. 개발자에 따르면 피고인들은 소송 과정에서 관련 이메일과 같은 필요한 정보를 제공하지 못했습니다. 이러한 비난은 사건의 후반 단계에서 중요해질 수 있습니다.
GitHub Copilot 소송의 더 광범위한 의미는 무엇입니까?
이 진행 중인 소송은 광범위한 AI 생태계에 미치는 영향에 대한 의문을 제기합니다. 이러한 나머지 주장의 결과는 아마도 선례를 만들 것입니다. AI 훈련에 오픈소스 코드를 사용하기 위해.
GitHub가 소송의 많은 주장을 기각한 데 성공하면서 다른 회사들도 소프트웨어 개발에 AI를 계속 사용하게 될 가능성이 큽니다. GitHub에 따르면 Copilot과 같은 AI 기술은 사용자가 더 효율적으로 코드를 작성하고 생산성을 높이는 데 도움이 됩니다. 점점 더 많은 기업과 개발자가 비슷한 이점을 얻으려고 할 것입니다.
이 사건은 또한 저작권법에 대한 인식을 높였습니다. 개발자들이 자신의 권리를 더 잘 이해할 수 있도록 힘을 실어주었습니다. 회사들은 오픈소스 라이선스를 위반하지 않도록 새로운 정책을 사용할 수 있습니다.
반면에 이러한 인식의 증가는 또한 증가할 수 있습니다 AI 코딩 도구에 대한 불신. 이러한 신뢰 부족은 개발자가 기여를 제거함에 따라 덜 광범위한 오픈소스 저장소로 이어질 수 있습니다. 충분한 데이터가 부족하면 AI 소프트웨어의 효과적인 학습이 방해를 받습니다.
오픈소스 프로젝트는 또한 AI 훈련에서 코드를 사용하는 것에 대한 보다 명확한 지침을 제공하기 위해 라이선스 조건을 재검토할 수 있습니다. 그들은 기여를 보호하기 위해 보다 제한적인 라이선스를 채택할 수 있습니다.
이 판결은 또한 GitHub Copilot을 완전히 면책하지는 않으며, 보다 포괄적인 규제 프레임워크의 필요성을 강조합니다. 잠재적인 저작권 침해 청구의 범위가 좁아지면 AI 회사가 격려될 수 있습니다. 이러한 회사는 교육 목적으로 공개적으로 사용 가능한 코드를 계속 사용할 수 있습니다. 그러나 이 사건은 또한 오픈 소스 데이터의 오용을 방지하기 위한 보다 명확한 지침을 요구합니다.
업데이트된 법률의 필요성
Copilot 소송은 AI가 생성한 코드 저작권 문제를 주목하게 했습니다. 이는 원래 개발자의 권리를 보호하기 위한 업데이트된 법률의 필요성을 강조했습니다.
현재의 법적 틀은 AI가 생성한 콘텐츠로 인해 발생하는 복잡성을 처리할 수 없습니다. 결과적으로 당국은 규정 준수를 보장하기 위해 법률을 업데이트해야 합니다.
예를 들어, 특정 숫자를 넘는 코드 유사성이 허용되지 않는 임계값을 설정하면 원래 개발자의 권리를 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다. 당국은 또한 교육 데이터 출처를 표시하는 것을 의무화할 수 있습니다.
또한 당국은 허가받지 않은 사용을 방지하기 위해 공공 코드를 규제해야 합니다. AI 도구와 그 결과에 대한 정기적인 감사를 의무화하는 것은 또 다른 실행 가능한 이니셔티브입니다.
이 소송은 AI 훈련에서 공개 코드 사용에 대한 감시를 강화할 것입니다. AI 코딩 도구 진화하듯이, 그 사용에 대한 법률도 진화해야 합니다. 이 관행은 혁신이 윤리와 법적 기준과 충돌하지 않도록 보장합니다.
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