O GitHub da Microsoft anunciou recentemente um novo serviço conhecido como Copilot. Este serviço usa aprendizado de máquina para ajudar a sugerir trechos de código para desenvolvedores enquanto escrevem software. O GitHub treinou essa rede neural com o código hospedado no GitHub. No entanto, este projeto está sofrendo forte oposição da Free Software Foundation (FSF). A Fundação pede que os desenvolvedores de software livre não hospedem seu código no GitHub.

Já sabemos que o Copilot tal como está é inaceitável e injusto, do nosso ponto de vista. Ele requer a execução de software que não seja gratuito/livre (Visual Studio ou partes do Visual Studio Code) e o Copilot é um serviço como um substituto de software. Para nós, essas são questões resolvidas.

FSF critica Copilot da Microsoft e propõe recompensa para discutir o assunto

No entanto, segundo eles, o Copilot levanta muitas outras questões que requerem um exame mais aprofundado.

A Free Software Foundation recebeu inúmeras perguntas sobre nossa posição sobre essas questões. Podemos ver que o uso de software licenciado gratuitamente pelo Copilot tem muitas implicações para uma porção incrivelmente grande da comunidade de software livre. Os desenvolvedores querem saber se o treinamento de uma rede neural em seu software pode realmente ser considerado uso justo. Outros que podem estar interessados ??em usar o Copilot se perguntam se os trechos de código e outros elementos copiados de repositórios hospedados no GitHub podem resultar em violação de direitos autorais. E mesmo que tudo possa ser legalmente comprovado, os ativistas se perguntam se não há algo fundamentalmente injusto em uma empresa de software proprietário criar um serviço com base em seu trabalho.

Para tentar responder a todas essas questões, a FSF anuncia uma chamada financiada para white papers para abordar Copilot, direitos autorais, aprendizado de máquina e software livre.

Leremos os white papers enviados e publicaremos aqueles que acreditamos ajudar a elucidar o problema. Forneceremos uma recompensa monetária de $ 500 pelos artigos que publicarmos. Também consideraremos os pedidos de financiamento para pesquisas adicionais, o que levará a um artigo posterior.

Áreas de interesse

Embora qualquer tópico relacionado ao efeito do Copilot no software livre possa fazer parte, as seguintes questões são de particular interesse:

• O treinamento do Copilot em repositórios públicos infringe direitos autorais? É uso justo?
• Qual a probabilidade de a saída do Copilot gerar reivindicações acionáveis ??de violações em obras licenciadas pela GPL?
• Como os desenvolvedores podem garantir que qualquer código do qual eles detêm os direitos autorais esteja protegido contra violações geradas pelo Copilot?
• Existe uma maneira para os desenvolvedores que usam o Copilot cumprirem as licenças de software livre como a GPL?
• Se o Copilot aprender com o código coberto pela AGPL, o Copilot está infringindo a AGPL?
• Se o Copilot gerar um código que dê origem a uma violação de uma obra licenciada de software livre, como essa violação pode ser descoberta pelo detentor dos direitos autorais da obra subjacente?
• Um modelo treinado de inteligência artificial (IA) / aprendizado de máquina (ML) resultante do aprendizado de máquina é uma versão compilada dos dados de treinamento ou é outra coisa, como o código-fonte que os usuários podem modificar com treinamento adicional?
• O modelo treinado pelo Copilot está protegido por direitos autorais? Em caso afirmativo, quem detém esses direitos autorais?
• As organizações de defesa ética como a FSF deveriam defender uma mudança na lei de direitos autorais relevante para essas questões?

Como enviar

As inscrições devem ser até a segunda-feira, 23 de agosto de 2021, por e-mail para licensing@fsf.org.

Formato

• O artigo não deve ter mais de 3.000 palavras.
• O white paper em si não deve incluir nenhuma informação que comprometa o anonimato do (s) autor (es), para que possa ser enviado aos revisores.
• Além da cópia anônima do papel branco, anexe um documento separado que inclui:
  • Nome e e-mail do contato principal para o trabalho;
  • Qualquer material removido ou anônimo, que não será enviado aos revisores; e
  • Os nomes e afiliações de quaisquer co-autores.
• Todos os documentos devem ser enviados em um formato livre editável, como OpenDocument ou texto simples (não DOC ou DOCX).
• Sugerimos que os artigos sejam escritos em inglês, mas artigos em outros idiomas podem ser considerados.
• O material incluído nas obras de outras pessoas deve ser claramente marcado com as citações apropriadas.

Para mais detalhes, acesse este link.