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GitHub Copilot訴訟：GitHubが勝訴

更新中 on ２０２４年７月１１日

2021年にリリースされたGitHub Copilotは、開発者にとって役立つツールとなっています。これは、コードスニペットを提案し、行を自動補完するAIコードジェネレーターです。リリース以来、Copilotは開発者の生産性を劇的に向上させてきました。生産性とコード品質.

GitHub Copilotは2022年から訴訟に巻き込まれている。開発者グループは、Copilotが適切な帰属表示なしに既存のオープンソースコードを再利用したオリジナルのコード作成者へ。

GitHub Copilot 訴訟はどのように始まったのか、現在の判決は何を意味するのか、そしてこの訴訟のより広範な影響は何なのか? 詳しく見ていきましょう。

当初の請求と棄却の概要

2022 年 22 月、開発者グループが GitHub、Microsoft、OpenAI に対して集団訴訟を起こしました。この訴訟は当初 XNUMX 件の請求で構成されていました。主に GitHub Copilot に焦点が当てられていました。GitHub は、既存のオープンソースデータで Copilot をトレーニングし、ユーザーがコードを書くときにスニペットを提供していました。

原告らは、GitHub が元の開発者のクレジットを記載せずにコードスニペットをコピーしていると主張した。開発者らは、デジタルミレニアム著作権法も主張した。DMCA のセクション 1202(b)(2) およびそのサブセクションは、著作権管理情報の侵害を扱っている。原告らは、GitHub がコードスニペットからコードのソースなどの重要な情報を削除したことで、DMCA 著作権侵害を訴えた。

裁判所はこれらの主張の多くを却下した。訴訟期間中、9月XNUMX日、さらにXNUMXつの請求が棄却され、被告側の大きな勝利となった。

裁判所によれば、GitHub が生成した出力と、ソフトウェアのトレーニングに使用したオープンソースコードとの間にコードの類似性を示す証拠は不十分である。そのため、裁判官は DMCA 違反も認めない判決を下した。

GitHub が最近 Copilot に加えた変更は、裁判所の判決に大きな影響を与えた。プログラミングアシスタントの変更により、ツールはコードスニペットの正確なコピーではなくバリエーションを表示するようになった。

さらに、苦情には AI研究 GitHub によるコードの再利用が不可避であることをさらに強調するためです。裁判所も、盗作の証拠が不十分であるとしてこの主張を却下しました。

しかし、裁判所は、GitHub Copilot の重複チェックフィルターに潜在的な問題があることを指摘しました。ユーザーは、コードの類似性に関する警告を出すこのフィルターをオフにすることができます。裁判所の不承認は、この点についてさらに精査する必要があることを示唆しています。これは、開発者が苦情を修正して再提出し、この特定の側面に重点を置く機会です。

GitHub Copilot に対する残りの疑惑

裁判所はほとんどの申し立てを却下しましたが、訴訟は終わっていません。GitHub Copilot 集団訴訟では、2 つの主要な申し立てが残っています。

オープンソースライセンス違反。
GitHub とオープンソースコードプロバイダー間の信頼関係の破壊。

これらの主張は、GitHubが非倫理的にオープンソースコードこれには、Copilot のトレーニングに公開データを使用したことを認めず、元のコード作成者にクレジットを与えないことが含まれます。その結果、GitHub はパートナーとの契約に違反しました。

双方は証拠開示手続き中の互いの行為についても主張している。開発者らによると、被告らは手続き中に関連する電子メールなどの必要な情報を提供しなかったという。この非難は訴訟の後半で重要になる可能性がある。

GitHub Copilot 訴訟のより広範な影響は何ですか?

この進行中の訴訟は、AIエコシステム全体への影響について疑問を投げかけている。これらの残りの申し立ての結果は、おそらく前例となるだろう。 AIトレーニングにオープンソースコードを使用する.

GitHub が訴訟の申し立ての多くを却下することに成功したことで、他の企業もソフトウェア開発で AI を使い続けるようになるだろう。GitHub によると、Copilot のような AI テクノロジーは、ユーザーがより効率的にコードを書き、生産性を向上させるのに役立つという。同様のメリットの実現を目指す企業や開発者はますます増えるだろう。

この事件により、著作権法に対する意識も高まりました。開発者は自分の権利をより深く理解できるようになりました。企業は、オープンソースライセンスに違反しないように、新しいポリシーを採用するかもしれません。

一方、この意識の高まりは、 AIコーディングツールへの不信この信頼の欠如により、開発者が貢献を削除するにつれて、オープンソースリポジトリの規模が縮小する可能性があります。十分なデータが不足すると、AI ソフトウェアの効果的な学習が妨げられます。

オープンソースプロジェクトでは、ライセンス条件を見直して、AI トレーニングでのコードの使用に関するより明確なガイドラインを提供することもできます。また、貢献を保護するために、より制限の厳しいライセンスを採用することもできます。

この判決は、GitHub Copilot を完全に免罪するものではなく、より包括的な規制枠組みの必要性を強調している。著作権侵害の申し立ての可能性が狭まることで、AI 企業が刺激されるかもしれない。これらの企業は、トレーニング目的で公開されているコードを使い続けるかもしれない。しかし、この事件は、オープンソースデータの悪用を防ぐためのより明確なガイドラインも求めている。