今年早些时候，GitHub推出了 Copilot Chat，这是一个类似ChatGPT的以编程为中心的聊天机器人，适用于订阅Copilot for Business 的组织。最近， Copilot Chat面向个人Copilot客户（每月支付 10 美元）推出测试版。现在，GitHub 向所有用户全面推出 Chat。
截至今天，Copilot Chat 已在 Microsoft IDE、Visual Studio Code 和 Visual Studio 的侧边栏中提供 - 作为 GitHub Copilot 付费套餐的一部分，并且对经过验证的教师、学生和某些开源项目的维护人员免费。
“作为全球开发者的家园，我们向市场推出了历史上目前最广泛采用的人工智能开发者工具，”GitHub 产品管理副总裁赵树印在电子邮件采访中告诉 TechCrunch。“代码完成只是一个开始。”
自测试版以来，Copilot Chat的其他内容几乎没有变化。
该聊天机器人仍然由OpenAI 的旗舰生成人工智能模型GPT-4提供支持，专门针对开发场景进行了微调。开发人员可以用自然语言提示 Copilot Chat 以获得实时指导，例如要求 Copilot Chat 解释概念、检测漏洞或编写单元测试。
与所有生成式 AI 模型一样，支持 Copilot Chat 的模型 GPT-4 是根据公开数据进行训练的——其中一些数据受版权保护或受到限制性许可。包括 GitHub 在内的供应商认为，合理使用原则使他们免受版权索赔。但这并没有阻止程序员对 GitHub、微软（GiHub 的母公司）和 OpenAI提起集体诉讼，指控其开源许可和知识产权侵权。
我问赵，如果代码库所有者愿意的话，现在是否有机会选择退出培训。她表示，随着 Copilot Chat 的广泛推出，并没有新的机制来解决这一问题，而是建议代码库所有者将其存储库设为私有，以防止它们被包含在未来的训练集中。
不得不想象代码库所有者不会太善意地接受这个建议 - 保持受版权保护的代码公开有很多原因，其中至少是众包错误搜寻。但 GitHub 显然不愿意在训练数据选择退出方面做出让步——至少现在还不愿意。
包括 GPT-4 在内的生成式 AI 模型也有产生幻觉或自信地编造事实的倾向，这在编码领域尤其成问题。根据斯坦福大学最近的一项研究，与不使用人工智能助手的开发人员相比，使用人工智能助手进行编码的开发人员往往会生成不太安全的代码，部分原因是人工智能助手引入了错误或已弃用的代码片段。
赵表示，与曾经为 Copilot 提供支持的旧模型相比，GPT-4 在对抗幻觉方面表现“更好”，并指出了缓解漏洞利用的功能，例如不安全代码模式的过滤器，这些功能可以向 Copilot Chat 用户通知硬编码凭据、SQL 注入和攻击等漏洞。路径注入。但她强调了对任何人工智能建议的代码进行密切人工审查的重要性。
“GitHub Copilot 由 OpenAI 的模型提供支持，我们发现这是我们今天提供的服务的最佳模型，”赵说。“我们处于非常有利的地位，可以继续为开发人员提供所需的人工智能工具，以大规模构建更好、更安全的软件，并让他们在开发过程中获得乐趣。”
10 月份，微软首席执行官 Satya Nadella 告诉分析师，Copilot 拥有 100 万付费用户和约 37,000 个企业客户。但 GitHub 有责任让 Copilot 变得更具吸引力，以免输给竞争对手，从而损失现金。
据《华尔街日报》报道，Copilot 每个用户每月平均损失 20 美元，有些客户每月损失 GitHub 高达 80 美元。据报道，运行底层人工智能模型的高昂成本是罪魁祸首——GenAI 编码初创公司Kite也遇到了这个问题，迫使其在去年 12 月初关闭。
当 GitHub 努力让 Copilot 盈利时，亚马逊继续升级 CodeWhisperer，这也许是 Copilot 资源最丰富的竞争对手。
4 月份，亚马逊向开发者免费提供 CodeWhisperer，没有任何使用限制。当月还推出了 CodeWhisperer Professional Tier，它增加了与 AWS Identity and Access Management 集成的单点登录以及对安全漏洞扫描的更高限制。CodeWhisperer 的企业计划于 9 月启动。11月初，亚马逊“优化”了 CodeWhisperer，为开源数据库管理程序 MongoDB 上的应用程序开发 提供“增强”建议。
除了 CodeWhisperer 之外，Copilot 还面临Magic、Tabnine、Codegen和Laredo等初创公司的竞争，以及 Meta 的Code Llama以及 Hugging Face 和 ServiceNow 的StarCoder等开源模型的竞争。
