GitHub Copilot訴訟：GitHubが勝訴

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 　 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、今回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とは一体何なのか。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に施した変更は、裁判所の判決に大きな影響を与えました。プログラミングアシスタントへの変更により、ツールはコードスニペットの完全なコピーではなく、バリエーションを表示するようになりました。

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。ユーザーはこのフィルターをオフにすることができ、コードの類似性に関する警告が表示されます。裁判所の不承認は、この点についてより詳細な精査が必要で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、この特定の点に焦点を当てて再提出する機会となります。

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、証拠開示手続きにおける互いの行動についても争ってきた。開発者側によると、被告側は手続き中に関連メールなどの必要な情報を提供しなかったという。この主張は、訴訟の後半段階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が訴訟の多くの主張を却下することに成功したことは、他の企業がソフトウェア開発においてAIを活用し続けることを後押しする可能性が高いでしょう。GitHubによると、CopilotのようなAI技術は、ユーザーのコーディング効率を向上させ、生産性を向上させるとのことです。今後、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ていくでしょう。

この事件は著作権法への意識を高め、開発者が自らの権利をより深く理解する力を与えました。企業はオープンソースライセンスに違反しないよう、新たなポリシーを導入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。

法律の改正の必要性

Copilot訴訟は、AI生成コードの著作権問題に注目を集めました。この訴訟は、元の開発者の権利を保護するために法律を改正する必要性を強調しました。

現在の法的枠組みでは、AI 生成コンテンツによってもたらされる複雑さに対応できません。そのため、当局は法令遵守を確保するために法律を更新する必要があります。

たとえば、一定数を超えるコードの類似性は許容されないというしきい値を設定すると、元の開発者の権利を保護するのに役立ちます。当局は、トレーニング データのソースの表示を義務付けることもできます。

さらに、当局は、無許可の使用を防ぐために公開コードを規制する必要があります。AI ツールとその出力の定期的な監査を義務付けることも、実行可能な取り組みの 1 つです。

この訴訟により、AIのトレーニングにおける公開コードの使用に対する監視が強化されるだろう。 AIコーディングツール 技術が進化するにつれ、その使用に関する法律も進化しなければなりません。この実践により、イノベーションが倫理や法的基準に反することがなくなります。

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