GitHub Copilot ist ein KI-gestützter Assistent zur Codevervollständigung und Programmierunterstützung, der von GitHub und OpenAI entwickelt wurde. Er unterstützt Benutzer der integrierten Entwicklungsumgebungen (IDEs) Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim, Eclipse und JetBrains durch automatische Codevervollständigung. Die generative KI-Software, die derzeit im Abonnement für einzelne Entwickler und Unternehmen erhältlich ist, wurde erstmals am 29. Juni 2021 von GitHub angekündigt. Benutzer können das für die Generierung verwendete große Sprachmodell wählen.
Am 21. Juni 2022 gab GitHub bekannt, dass Copilot die technische Vorschauphase verlassen hat und als abonnementbasierter Dienst für einzelne Entwickler verfügbar ist. Diese allgemeine Verfügbarkeit markierte einen Wendepunkt bei der Einführung von generativer KI für die Softwareentwicklung und brachte KI-gestützte Paarprogrammierung in die gängige Praxis.
Geschichte und Entwicklung
GitHub Copilot wurde erstmals am 29. Juni 2021 als technische Vorschau für die Entwicklungsumgebung Visual Studio Code angekündigt. Das Tool wurde am 29. Oktober 2021 als Plugin auf dem JetBrains-Marktplatz veröffentlicht, und das Neovim-Plugin folgte am 27. Oktober 2021 als öffentliches Repository. GitHub kündigte die Verfügbarkeit von Copilot für die Visual-Studio-2022-IDE am 29. März 2022 an.
Die allgemeine Verfügbarkeitsversion vom 21. Juni 2022 führte ein Abonnementmodell für einzelne Entwickler ein, mit einer kostenlosen Stufe für Studenten und Betreuer beliebter Open-Source-Projekte. Unternehmen konnten einen separaten Plan mit zentraler Verwaltung und Richtlinienkontrollen erwerben.
GitHub Copilot ist die Weiterentwicklung des Bing-Code-Such-Plugins für Visual Studio 2013, einem Microsoft-Forschungsprojekt, das im Februar 2014 veröffentlicht wurde. Dieses Plugin integrierte Quellen wie MSDN und Stack Overflow, um kontextrelevante Codeausschnitte als Antwort auf natürlichsprachliche Abfragen bereitzustellen.
Funktionen
Wenn Copilot ein Programmierproblem in natürlicher Sprache vorgelegt wird, ist es in der Lage, Lösungscode zu generieren. Es kann auch eingegebenen Code auf Englisch beschreiben und Code zwischen Programmiersprachen übersetzen.
Copilot ermöglicht es Entwicklern, zwischen mehreren großen Sprachmodellen (LLMs) zu wählen, darunter OpenAIs GPT-Modelle, Anthropics Claude, xAIs Grok und Googles Gemini. Diese Flexibilität ermöglicht es Entwicklern, ein Modell basierend auf Leistung, Kosten oder spezifischen Aufgabenanforderungen auszuwählen.
Laut seiner Website umfasst GitHub Copilot unterstützende Funktionen für Programmierer, wie die Umwandlung von Codekommentaren in ausführbaren Code und die automatische Vervollständigung von Codeblöcken, sich wiederholenden Codeabschnitten und ganzen Methoden oder Funktionen. GitHub berichtet, dass die Autovervollständigungsfunktion von Copilot in etwa der Hälfte der Fälle genau ist; bei einigen Python-Funktionskopf-Codes beispielsweise vervollständigte Copilot den Rest des Funktionskörpers beim ersten Versuch in 43 % der Fälle korrekt und nach zehn Versuchen in 57 % der Fälle.
GitHub gibt an, dass die Funktionen von Copilot es Programmierern ermöglichen, sich in unbekannten Codierungs-Frameworks und -Sprachen zurechtzufinden, indem sie die Zeit reduzieren, die Benutzer mit dem Lesen von Dokumentation verbringen.
Implementierung
GitHub Copilot wurde ursprünglich von OpenAI Codex angetrieben, einer modifizierten Produktionsversion von GPT-3. Das Codex-Modell wird zusätzlich mit Gigabytes an Quellcode in einem Dutzend Programmiersprachen trainiert. Copilots OpenAI Codex wurde mit einer Auswahl der englischen Sprache, öffentlichen GitHub-Repositories und anderen öffentlich verfügbaren Quellcodes trainiert, einschließlich eines gefilterten Datensatzes von 159 Gigabyte Python-Code aus 54 Millionen öffentlichen GitHub-Repositories. OpenAIs GPT-3 ist exklusiv an Microsoft, die Muttergesellschaft von GitHub, lizenziert.
Im November 2023 wurde Copilot Chat auf das GPT-4-Modell von OpenAI aktualisiert. Im Jahr 2024 begann Copilot, Benutzern die Wahl zwischen verschiedenen großen Sprachmodellen zu ermöglichen, darunter Gemini und Claude.
Am 6. Februar 2025 kündigte GitHub den Agentenmodus an, einen autonomerem Betriebsmodus für Copilot. Bei einer Programmieraufgabe versucht er, diese durch die Ausführung von Befehlen auf einer Visual-Studio-Instanz auf dem Computer des Benutzers zu erledigen. Der Agentenmodus kann sich mit verschiedenen LLMs verbinden, darunter GPT-4o, o1, o3-mini, Claude 3.5 Sonnet und Gemini 2.0 Flash.
Am 17. Mai 2025 kündigte GitHub den Codierungsagenten an, einen autonomerem Betriebsmodus. Der Benutzer weist Copilot eine Aufgabe oder ein Problem zu, das eine Entwicklungsumgebung in der Cloud initialisiert (unterstützt von GitHub Actions) und die Anfrage ausführt. Es erstellt einen Entwurf eines Pull-Requests und pusht während der Arbeit Commits an den Entwurf. Nach Abschluss der Anfrage markiert es den Benutzer zur Codeüberprüfung. Es ist im Wesentlichen eine asynchrone Version des Agentenmodus.
Rezeption
Seit der Veröffentlichung von Copilot gibt es Bedenken hinsichtlich seiner Sicherheit und seiner Auswirkungen auf die Bildung sowie Kontroversen über die Lizenzierung des von ihm erzeugten Codes.
Lizenzkontroverse
Während GitHub-CEO Nat Friedman im Juni 2021 erklärte, dass das Training von ML-Systemen mit öffentlichen Daten eine faire Nutzung sei, bezeichnete eine im November 2022 eingereichte Sammelklage dies als reine Spekulation und behauptete, dass kein Gericht die Frage geprüft habe, ob das Training von ML-Systemen mit öffentlichen Daten eine faire Nutzung darstellt. Die Klage der Anwaltskanzlei Joseph Saveri Law Firm, LLP stellt die Rechtmäßigkeit von Copilot mit mehreren Behauptungen in Frage, die von Vertragsbruch gegenüber GitHub-Benutzern bis zur Verletzung der Privatsphäre gemäß CCPA durch die Weitergabe personenbezogener Daten reichen.
GitHub räumt ein, dass ein kleiner Teil der Ausgabe des Tools wörtlich kopiert werden kann, was zu Befürchtungen geführt hat, dass der Ausgabecode nicht ausreichend transformativ ist, um als faire Nutzung eingestuft zu werden, und das Urheberrecht des ursprünglichen Eigentümers verletzen könnte. Im Juni 2022 kündigte die Software Freedom Conservancy an, alle Verwendungen von GitHub in ihren eigenen Projekten zu beenden, und beschuldigte Copilot, die in den Trainingsdaten verwendeten Codelizenzen zu ignorieren. In einer Kundendienstnachricht erklärte GitHub, dass das Training von Modellen für maschinelles Lernen mit öffentlich verfügbaren Daten in der Community für maschinelles Lernen als faire Nutzung angesehen wird, aber die Sammelklage bezeichnete dies als falsch und stellte außerdem fest, dass es unabhängig vom Akzeptanzgrad dieses Konzepts in der Community für maschinelles Lernen nach Bundesrecht illegal ist.
Am 16. September 2026 bestätigte das Berufungsgericht der Vereinigten Staaten für den neunten Gerichtsbezirk die Abweisung der Klagen der Kläger gemäß dem Digital Millennium Copyright Act (DMCA). Das Gericht entschied, dass die Kläger nicht gezeigt hatten, dass GitHub Copilot und OpenAIs Codex Urheberrechtsverwaltungsinformationen aus bestehenden Werken entfernt oder verändert haben, mit der Begründung, dass die Systeme neue Werke erzeugten, die solche Informationen nicht enthielten. Das Urteil klärte nicht die separaten Ansprüche der Kläger, dass die Beklagten die Bedingungen von Open-Source-Lizenzen verletzt hätten.
Datenschutzbedenken
Der Copilot-Dienst ist cloudbasiert und erfordert eine kontinuierliche Kommunikation mit den GitHub-Copilot-Servern. Diese undurchsichtige Architektur hat Bedenken hinsichtlich Telemetrie und Data Mining einzelner Tastatureingaben geschürt.
Ende 2022 wurde GitHub Copilot beschuldigt, Quellcode des Spiels Quake ohne Autorenangabe oder Lizenz ausgegeben zu haben.
Auswirkungen auf die Softwareentwicklung
Die allgemeine Verfügbarkeit von GitHub Copilot im Juni 2022 beschleunigte die Integration von großen Sprachmodellen in alltägliche Programmierabläufe. Es demonstrierte praktische Anwendungen von maschinellem Lernen in der Codegenerierung und beeinflusste die Entwicklung ähnlicher Tools anderer Unternehmen, darunter Googles Gemini-basierte Assistenten und OpenAIs Codex.
Der Erfolg von Copilot trug auch zum breiteren Generative-AI-Boom bei, neben Veröffentlichungen wie ChatGPT und Stable Diffusion. Es wurde zu einem Maßstab für KI-gestützte Entwicklungstools und löste Diskussionen über die Zukunft der Programmierausbildung und die Rolle der Automatisierung in der Softwaretechnik aus.
Siehe auch
- GitHub Copilot
- OpenAI Codex
- GPT-3
- GPT-4
- Anthropic
- Claude
- Gemini
- Grok
- Microsoft
- Generative KI
- Großes Sprachmodell
- Maschinelles Lernen
Referenzen
Sachinformationen bereitgestellt von Wikipedia (CC BY-SA).
Externe Links
Offizielle Website: https://github.com/features/copilot