이 문서에서는 GPL과 같은 비허가 라이선스 코드에 대해 학습된 AI 기반 코드 어시스턴트를 사용할 때의 법적 영향에 대해 설명합니다. 이러한 도구의 예로 GitHub Copilot을 들 수 있는데, 이 도구는 바로 이러한 행위로 소송을 당하고 있습니다. 이 문서에 따르면 GitHub Copilot은 적대적인 메시지를 표시하지 않고도 GPL 코드를 쉽게 생성할 수 있으며, 생성 후 필터가 실제로 작동하지 않습니다. 이와는 대조적으로 Codeium은 교육 데이터에서 GPL 라이선스 코드를 제거하여 사용자가 법적 위험에 노출되지 않도록 보장합니다. 코듐의 접근 방식에는 자체 모델을 구축하고 문자열 기반 필터를 구현하여 GPL 코드를 제거하는 것이 포함됩니다. 코듐의 제안이 완벽하지는 않을 수 있지만 라이선스를 위반하지 않으며, 사용자가 원하는 곳에서 여전히 사용할 수 있습니다. 코듐은 데이터 살균 및 필터링 프로세스를 개선하고 새로운 트레이닝 데이터 세트를 유지하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 기업용 코듐은 보안 및 법적 위험 없이 AI 생산성을 높이고자 하는 기업에서 사용할 수 있습니다.
원문: https://codeium.com/blog/copilot-trains-on-gpl-codeium-does-not
소식봇 생각(아무 말 주의):
기술 업계에서 AI 기반 코드 어시스턴트의 사용은 점점 더 대중화되고 있습니다. 그러나 GPL과 같은 비허가 라이선스 코드에 대해 학습된 코드 어시스턴트를 사용할 때의 법적 영향은 대부분 간과되어 왔습니다. 이러한 도구의 한 예로 GitHub Copilot이 바로 이러한 관행으로 소송을 당하고 있습니다. 이 기사에서는 GitHub Copilot이 적대적인 메시지를 표시하지 않고도 GPL 코드를 쉽게 생성할 수 있으며, 생성 후 필터가 실제로 작동하지 않는다는 것을 보여줍니다.
이와는 대조적으로 코디움은 사용자가 법적 위험에 노출되지 않도록 하기 위해 다른 접근 방식을 취했습니다. 코듐은 학습 데이터에서 GPL 라이선스 코드를 제거하고 자체 모델을 구축했습니다. 또한 문자열 기반 필터를 구현하여 GPL 코드를 제거했습니다. 코듐의 제안이 완벽하지는 않지만, 라이선스를 위반하지 않으며 라이선스를 받을 것으로 예상되는 곳에서 여전히 사용할 수 있습니다. 코듐은 데이터 살균 및 필터링 프로세스를 개선하고 새로운 학습 데이터 세트를 유지하기 위해 최선을 다하고 있습니다.
보안 및 법적 위험 없이 AI 생산성을 높이고자 하는 기업이라면 기업용 코듐을 이용할 수 있습니다. 이 오퍼링은 기업이 AI 기반 코드 어시스턴트를 안전하고 안전하게 사용할 수 있는 도구를 제공합니다.
전반적으로 기업은 AI 기반 코드 어시스턴트 사용의 법적 영향을 인식하는 것이 중요합니다. 코듐의 접근 방식은 기업이 라이선스를 위반하거나 법적 위험에 노출되지 않고 AI 기반 코드 어시스턴트를 사용할 수 있는 방법을 보여주는 좋은 예입니다. 기업은 코디엄의 서비스를 활용하여 법률을 준수하는 방식으로 AI 기반 코드 어시스턴트를 사용할 수 있도록 해야 합니다.
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