GitHub Copilot 發(fā)布不足一周時間，卻引發(fā)了前所未有的爭議。此前，就有試用者發(fā)現(xiàn)了 Copilot 復(fù)制粘貼代碼的實錘，甚至帶著原代碼的「WTF」注釋，所謂「原生 AI 代碼生成工具」的宣傳顯得略微尷尬：

現(xiàn)在，這種矛盾似乎更進一步，已經(jīng)有開發(fā)者站出來抵制 GitHub Copilot 了，并表示自己以后也不會再用 GitHub 平臺托管代碼：

「我不同意 GitHub 在未經(jīng)授權(quán)和未經(jīng)許可的情況下，使用受版權(quán)保護的源代碼作為其 Copilot 產(chǎn)品的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。該產(chǎn)品將受版權(quán)保護的源代碼放入使用者的軟件中，而不告知他們源代碼的許可，這導(dǎo)致了對版權(quán)所有者作品的未經(jīng)授權(quán)和未經(jīng)許可的不當使用?！?/p>

這位開發(fā)者認為，Copilot 產(chǎn)品的這個特點是對版權(quán)所有者權(quán)利的嚴重侵犯，因此他不再繼續(xù)使用 GitHub 的服務(wù)，轉(zhuǎn)為在 https://thelig.ht/code/ 上托管自己所有的開源編程工作。

Copilot 最受質(zhì)疑的地方，一直是對原代碼的版權(quán)侵犯問題。有人曾在推特上公開討論：GitHub Copilot 難道不是將開發(fā)者的開源代碼清洗一番，然后轉(zhuǎn)化為自己的商業(yè)化產(chǎn)品？

GPL 協(xié)議的核心是要對源碼進行公開，但這并不意味著「沒有版權(quán)」，也不意味著可以被「不受限地復(fù)制」，而且代碼版權(quán)的保護不僅涉及復(fù)制和粘貼，同時也涵蓋衍生作品。

GitHub 公開表示過，GitHub Copilot 接受了大量 GPL 代碼的訓(xùn)練，它所知道的所有內(nèi)容和知識都是從這些代碼中提取的，不可能不包括「衍生」的部分?？雌饋?，「它通常不會大塊復(fù)制」的說法不足以應(yīng)對公眾質(zhì)疑。

盡管人類開發(fā)者也會閱讀開源代碼并學習，但這和 AI 模型的「學習」完全不是一回事。至少人類會去理解抽象層面的知識并廣泛借鑒其他知識，而 AI 可能只是出于營銷目標。

「我真的厭倦了科技行業(yè)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當作神奇黑箱的做法，利用它吐出一些全新的東西，然后將免費軟件視作理所當然的東西。與此同時，再支付 15 萬美元的薪水請人編寫廣告投放系統(tǒng)……」

有開發(fā)者說：「GitHub 抓取了你的代碼，幫你進一步訓(xùn)練后再向你收取 Copilot 的費用。為了一家利用千萬開發(fā)者工作成果的公司，人們正在歡呼，這真令人失望?！?/p>

同樣的爭議，也曾發(fā)生在 GPT-3 等模型之上。人工智能時代的開源工作，正面對著全新的挑戰(zhàn)。說到底，建立簡單的自托管存儲庫，就能解決問題嗎？

有人就認為不必為此退出 GitHub，至少這個行為不能達成目標：「GitHub 可以從任何地方向它提供開源代碼，而且美國版權(quán)法允許這樣做?！?/p>

「總的來說，像 Copilot 這樣的工具是對人類有益的，我們需要更多而不是更少的分享?！?/p>

「即使自己托管，也會有人拿走你的代碼并將其上傳到 Github。很快，Github 存儲庫就會擁有比你的私人存儲庫更多的貢獻者。因此，不能通過簡單的自托管存儲庫來避免 Copilot 的侵犯?！?/p>

「唯一的選擇，就是對 GitHub 采取法律手段刪除這些存儲庫，不過這樣又費時又費錢?！?/p>

面對種種迎面而來的挑戰(zhàn)，個人開發(fā)者還有更好的辦法嗎？