GitHub Copilot

GitHub Copilot
Jatorria
Sorrera-urtea	2021
Argitaratze-data	2021
Azken bertsioa	1.29.6152
Honen izena darama	GitHub
Ezaugarriak
Sistema eragilea	Microsoft Windows, Linux eta MacOS X
Ekoizpena
Garatzailea	GitHub Inc. eta OpenAI
Emanaldia
Hasiera-data	2021eko ekainaren 29a
Fikzioa
Erabiltzen du	OpenAI Codex (en) eta ikasketa automatikoa
Gertaera nabarmenak	Doe v. Github, Inc
github.com…

GitHub Copilot hodeian oinarritutako adimen artifizial tresna bat da, GitHub eta OpenAI-k garatutakoa, Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim, Eclipse^[1] eta JetBrains garapen-ingurune integratuen (IDE) erabiltzaileei kodea osatzeko prozesuan laguntzeko.^[2] Gaur egun, harpidetza bidez eskuragarri dago garatzaile indibidualentzat. Tresna GitHub-ek iragarri zuen lehen aldiz 2021eko ekainaren 29an, eta Python, JavaScript, TypeScript , Ruby eta Go-n kodetzen duten erabiltzaileentzat da egokiena.^[3] Erabiltzaileak erabiliko den hizkuntza-eredu handia erabaki dezake.^[4]

2021eko ekainaren 29an, GitHub-ek GitHub Copilot iragarri zuen Visual Studio Code-ren garapen-inguruneko aurrebista tekniko gisa. ^[2][5]Urte horretan bertan, urrian, GitHub Copilot JetBrains-eko merkatuan plugin gisa merkaturatu zen.^[6] 2021eko urriaren 27an, GitHub-ek GitHub Copilot Neovim plugina merkaturatu zuen biltegi publiko gisa.^[7] Ondoren, 2022ko martxoan, GitHub-ek Copilot Visual Studio 2022 IDErako prest zegoela iragarri zuen.^[8] 2022ko ekainaren 21ean, Github-ek iragarri zuen Copilot "aurreikuspen teknikotik" kanpo zegoela eta harpidetza bidezko zerbitzu gisa eskuragarri egongo zela garatzaile indibidualentzat.^[9]

Lengoaia natural programazio-arazo bat ematen zaionean, Codex kodean soluzio bat sortzeko gai da.^[10] Ingelesezko sarrera-kodea deskribatzeko eta programazio-lengoaien artean kodea itzultzeko ere gai da.^[10] Bere webgunearen arabera, GitHub Copilot programak programatzaileentzako laguntza-funtzioak ditu, hala nola, kode-iruzkinak kode exekutagarri eta auto-osatu bihurtzen ditu kode-zatietarako, kode-sekzio errepikakorretarako eta metodo eta/edo funtzio osoetarako.^{[4] [11]}GitHub-ek jakinarazi duenez, Copilot-en autoosatzeko funtzioa zehatza da gutxi gorabehera erdietan; Python funtzioaren goiburu-koderen batekin, adibidez, Copilot funtzioak funtzioaren gorputzaren gainerako kodea behar bezala auto-osatzen du % 43 lehen saiakeran eta % 57 hamar saiakeren ondoren.^[6] GitHub-ek baieztatzen du Copilot funtzioek lengoaia eta marko ezagunetan nabigatzea ahalbidetzen dietela programatzaileei, eta erabiltzaileek dokumentazio gutxiago irakurtzen dutela.^[6]

GitHub Copilot OpenAI Codex-ekin dabil.^[12] Codex Generative Pre-trained Transformer 3ren (GPT-3) ekoizpen bertsio eraldatua da, ikasketa sakona erabiltzen duen lengoaia-eredua gizakiaren antzeko testua ekoizteko.^[13] Codex eredua  iturburu-kodeko gigabyteetan entrenatzen da dozena bat programazio-lengoaiatan ere.

Copilot-en OpenAI Codex gaituta dago ingelesaren aukeraketa batean, GitHub-en biltegi publikoetan eta publikoki eskuragarri dagoen beste iturburu kode batean.^[6] Horrek 159 gigabyteko Python kodea duen datu multzo iragazia barne hartzen du, GitHub-eko 54 milioi biltegi publikotatik datorrena.^[14]

Open AI-ko GPT-3ak Microsoftentzako lizentzia esklusiboa du, GitHub-en enpresa nagusia dena.^[15]

Copilot merkaturatu zenetik, segurtasunari eta hezkuntzan izango duen eraginari buruzko kezka handia egon da, baita sortutako kodearen lizentziaren inguruko eztabaida ere. ^[16][17]

Nat Friedman GitHub-eko zuzendari exekutiboak 2021eko ekainean “ML sistemak entrenatzea erabilera zuzena dela”^[18] esan bazuen ere, 2022 azaroan aurkeztutako auzi kolektibo batek salatu zuen “espekulazio hutsa” zela eta “inongo epaitegirik ez duela aztertu ML sistemak entrenatzea Fair use (zentzuzko erabilera) ote den”.^[19] Joseph Saveri Law Firm LLP-k (Erantzunkizun mugatuko sozietatea) Copilot-en legezkotasuna zalantzan jarri zuen hainbat salaketaren bidez, GitHub-eko erabiltzaileekin kontratuak ez betetzeagatik, PII —pertsona identifikagarriaren informazioa— partekatzeagatik eta CCPAren(Kontsumitzailearen Pribatutasunari buruzko Kaliforniako Legea)  baitako pribatutasun-eskubideak urratzeagatik.^[20][21]

GitHub-ek aitortu du tresnak emandako irteerak, proportzio txiki batean, hitzez hitz kopia dezakeela kodea. Horrek kezka sortu du, irteera-kodearen originaltasuna nahikoa ez izan eta jatorrizko egilearen egile-eskubideak urra ditzakeelako.^[22] 2022ko ekainean, Software Freedom Conservancy-k adierazi zuen bere proiektu guztietan GitHub erabiltzeari utziko ziola,^[23] eta Copilot-i leporatu zion kode-lizentziak errespetatu ez zituela.^[24] GitHub-ek bezeroentzako arretarako mezu batean argitu zuen “publikoki erabilgarri dauden datuekin ML sistemak entrenatzea ustez bidezkoa” zela. Auzi kolektiboak, ordea, faltsutzat hartu zuen argudioa eta “‘ikasketa automatikoaren komunitatean’ onarpen maila alde batera utziz, lege federalaren arabera legez kanpokoa dela” baieztatu zuen.^[25]

2021eko uztailaren 28an, Free Software Foundation-ek (FSF) finantzatutako deialdi bat argitaratu zuen Copilot-en inguruan gai filosofiko eta legalei buruzko artikulu teknikoak aurkezteko.^[26] Orduan, Donald Robertson FSFko Lizentzien eta Betetzearen Kudeatzaileak honakoa adierazi zuen: “Copilot-ek galdera asko planteatzen ditu [...] sakonago aztertzea eskatzen dutenak”.^[26]

2022ko otsailaren 24an, FSF-ek jakinarazi zuen gai honi buruzko 22 artikulu jaso zituela eta, berrikuspen anonimo baten bitartez, 5 artikulu nabarmendu aukeratu zituela.^[27]

Copilot-en zerbitzua hodeian oinarrituta dago eta etengabeko komunikazioa eskatzen du GitHub Copilot-en zerbitzariekin. Arkitektura opaku honek telemetriari eta tekla-sakatze indibidualen datu-erauzketari buruzko kezkak elikatu ditu.^[28][29]

2022an IEEE-ren (Ingeniari Elektriko eta Elektroniken Institutua) Sinposioan argitaratzeko onartutako artikulu batek, Copilot-ek sortutako kodearen segurtasuna aztertu zuen MITRE-ren 25 kode ahultasun nagusien aurka. 89 eszenatoki ezberdin eta 1689 programa egiaztatu ziren. Aztertutakoaren arabera, egindako kode iradokizun guztien % 40,73an kode ahultasunak sortu zituen tresnak. Gainera, ohartu ziren kodean egindako aldaketa ez semantikoek (hau da, komentarioek) kodearen segurtasunean eragina izan zezaketela.

2022ko otsailean Association for Computing Machinery-k argitaratutako artikulu batek Codex-ek —Copilot-ek erabiltzen duen teknologiak—, programatzaile hasiberrien heziketan izan zezakeen inpaktua baloratu zuen.^[30] Ikerketa hori Aucklandeko Unibertsitateak Programazioaren Oinarriak irakasgairako ezarritako ebaluazio galderen bitartez egin zuten. Copilot-ek proposatutako kodea ikasleen kodearekin alderatu zen gainera, errendimendua konparatuz.^[30] Ikerketako ondorioen arabera, Codex ikasleak baino hobeto aritu zen, oro har. Dena den, haren errendimendua baxuagoa izan zen erabili beharreko funtzioak mugatzen ziren ariketetan (esaterako, baldintzak, sortak eta begiztak).^[30] Galdera hauetan, soilik 10 soluziotik bi izan ziren zuzenak. Gainerakoek ariketetan ezarritako murrizketak bortxatzen zituzten, emandako erantzunak zuzenak baziren ere. Ikertzaileek ondorioztatu zuten  Codex ikasleentzako lagungarria izan daitekeela, baina gehiegizko konfiantzara eta plagiora ere eraman ditzakeela.^[30]

1. ↑ (Ingelesez) Wang, Hang. (2025-02-13). «GitHub Copilot for Eclipse: Code Completion Now in Public Preview» Microsoft for Java Developers (kontsulta data: 2025-12-09).
2. ↑ ^{a b} (Ingelesez) Gershgorn, Dave. (2021-06-29). «GitHub and OpenAI launch a new AI tool that generates its own code» The Verge (kontsulta data: 2025-12-09).
3. ↑ (Ingelesez) «GitHub Copilot» GitHub (kontsulta data: 2025-12-09).
4. ↑ ^{a b} (Ingelesez) Warren, Tom. (2024-10-29). «GitHub Copilot will support models from Anthropic, Google, and OpenAI» The Verge (kontsulta data: 2025-12-09).
5. ↑ (Ingelesez) Friedman, Nat. (2021-06-29). «Introducing GitHub Copilot: your AI pair programmer» The GitHub Blog (kontsulta data: 2025-12-09).
6. ↑ ^{a b c d} «GitHub Copilot - Your AI Pair Programmer - IntelliJ IDEs Plugin | Marketplace» JetBrains Marketplace (kontsulta data: 2025-12-09).
7. ↑ github/copilot.vim. GitHub 2025-12-09 (kontsulta data: 2025-12-09).
8. ↑ (Ingelesez) Woodward, Martin. (2022-03-29). «GitHub Copilot now available for Visual Studio 2022» The GitHub Blog (kontsulta data: 2025-12-09).
9. ↑ (Ingelesez) Dohmke, Thomas. (2022-06-21). «GitHub Copilot is generally available to all developers» The GitHub Blog (kontsulta data: 2025-12-09).
10. ↑ ^{a b} Finnie-Ansley, James; Denny, Paul; Becker, Brett A.; Luxton-Reilly, Andrew; Prather, James. (2022-02-14). «The Robots Are Coming: Exploring the Implications of OpenAI Codex on Introductory Programming» Proceedings of the 24th Australasian Computing Education Conference (Association for Computing Machinery): 10–19.  doi:10.1145/3511861.3511863. ISBN 978-1-4503-9643-1. (kontsulta data: 2025-12-08).
11. ↑ Sobania, Dominik; Schweim, Dirk; Rothlauf, Franz. (2023-02). «A Comprehensive Survey on Program Synthesis With Evolutionary Algorithms» IEEE Transactions on Evolutionary Computation 27 (1): 82–97.  doi:10.1109/TEVC.2022.3162324. ISSN 1941-0026. (kontsulta data: 2025-12-09).
12. ↑ (Ingelesez) «OpenAI offers API for GitHub Copilot AI model» InfoWorld (kontsulta data: 2025-12-09).
13. ↑ (Ingelesez) Sagar, Ram. (2020-06-03). «OpenAI Releases GPT-3, The Largest Model So Far | AIM» Analytics India Magazine (kontsulta data: 2025-12-09).
14. ↑ (Ingelesez) «OpenAI Announces 12 Billion Parameter Code-Generation AI Codex» InfoQ (kontsulta data: 2025-12-09).
15. ↑ (Ingelesez) page, Karen Haoarchive. «OpenAI is giving Microsoft exclusive access to its GPT-3 language model» MIT Technology Review (kontsulta data: 2025-12-09).
16. ↑ «GitHub's automatic coding tool rests on untested legal ground» The Verge.
17. ↑ (Ingelesez) Finnie-Ansley Denny, James Paul. «The Robots Are Coming: Exploring the Implications of OpenAI Codex on Introductory Programming» Australasian Computing Education Conference (New York, NY, USA: Association for Computing Machinery): 10–19. 2022-02-14 ISBN 978-1-4503-9643-1..
18. ↑ (Ingelesez) «Nat Friedman on Twitter» Twitter (kontsulta data: 2025-12-08).
19. ↑ «Wayback Machine» githubcopilotlitigation.com (kontsulta data: 2025-12-08).
20. ↑ (Ingelesez) Vincent, James. (2022-11-08). «The lawsuit that could rewrite the rules of AI copyright» The Verge (kontsulta data: 2025-12-08).
21. ↑ «Wayback Machine» githubcopilotlitigation.com (kontsulta data: 2025-12-08).
22. ↑ (Ingelesez) Gershgorn, Dave. (2021-07-07). «Can AI learn from any public code online?» The Verge (kontsulta data: 2025-12-08).
23. ↑ (Ingelesez) «Give Up GitHub: The Time Has Come!» Software Freedom Conservancy (kontsulta data: 2025-12-08).
24. ↑ (Ingelesez) Gershgorn, Dave. (2021-07-07). «Can AI learn from any public code online?» The Verge (kontsulta data: 2025-12-08).
25. ↑ «Wayback Machine» githubcopilotlitigation.com (kontsulta data: 2025-12-08).
26. ↑ ^{a b} (Ingelesez) «FSF-funded call for white papers on philosophical and legal questions around Copilot: Submit before Monday, August 23, 2021 — Free Software Foundation — Working together for free software» www.fsf.org (kontsulta data: 2025-12-08).
27. ↑ «Publication of the FSF-funded white papers on questions around Copilot — Free Software Foundation — Working together for free software» www.fsf.org (kontsulta data: 2025-12-08).
28. ↑ (Ingelesez) «CoPilot: Privacy & DataMining · community · Discussion #7263» GitHub (kontsulta data: 2025-12-08).
29. ↑ «Who Does That Server Really Serve? - GNU Project - Free Software Foundation» www.gnu.org (kontsulta data: 2025-12-08).
30. ↑ ^{a b c d} Finnie-Ansley, James; Denny, Paul; Becker, Brett A.; Luxton-Reilly, Andrew; Prather, James. (2022-02-14). «The Robots Are Coming: Exploring the Implications of OpenAI Codex on Introductory Programming» Proceedings of the 24th Australasian Computing Education Conference (ACM): 10–19.  doi:10.1145/3511861.3511863. (kontsulta data: 2025-12-08).