GitHub Copilot은 GitHub과 OpenAI가 개발한 코드 완성 및 프로그래밍 AI 어시스턴트로, Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim, Eclipse 및 JetBrains 통합 개발 환경(IDEs) 사용자들이 코드를 자동 완성할 수 있도록 돕는다. 현재 개인 개발자와 기업에 구독 방식으로 제공되며, 생성형 AI 소프트웨어는 2021년 6월 29일 GitHub에 의해 처음 발표되었다. 사용자는 생성에 사용할 대규모 언어 모델을 선택할 수 있다.
Copilot은 프로그래머가 반복적인 작업과 문서화에 소요하는 시간을 줄여 더 높은 수준의 문제 해결에 집중할 수 있도록 설계되었다. 이는 클라우드 기반 서비스로 작동하며 GitHub 서버와 지속적인 통신이 필요하고, 코드 라이선스, 프라이버시 및 소프트웨어 개발에서 AI의 역할에 대한 논의를 촉발했다.
역사
2021년 6월 29일, GitHub는 Visual Studio Code 개발 환경에서 기술 미리 보기용으로 GitHub Copilot을 발표했다. GitHub Copilot은 2021년 10월 29일 JetBrains 마켓플레이스에 플러그인으로 출시되었다. 2021년 10월 27일, GitHub는 GitHub Copilot Neovim 플러그인을 공개 저장소로 출시했다. GitHub는 2022년 3월 29일 Visual Studio 2022 IDE에서 Copilot의 가용성을 발표했다. 2022년 6월 21일, GitHub는 Copilot이 "기술 미리 보기"를 벗어나 개인 개발자를 위한 구독 기반 서비스로 제공된다고 발표했다.
GitHub Copilot은 2014년 2월에 출시된 Microsoft Research 프로젝트였던 Visual Studio 2013용 "Bing 코드 검색" 플러그인의 진화형이다. 이 플러그인은 MSDN 및 Stack Overflow를 포함한 다양한 소스와 통합되어 자연어 쿼리에 응답하여 상황에 맞는 고품질 코드 조각을 제공했다.
기능
자연어로 프로그래밍 문제가 제공되면 Copilot은 솔루션 코드를 생성할 수 있다. 또한 입력 코드를 영어로 설명하고 프로그래밍 언어 간에 코드를 변환할 수 있다. Copilot은 개발자가 OpenAI의 GPT 모델, Anthropic의 Claude, xAI의 Grok 및 Google의 Gemini를 포함한 여러 대규모 언어 모델 중에서 선택할 수 있게 해준다.
웹사이트에 따르면 GitHub Copilot은 코드 주석을 실행 가능한 코드로 변환하고 코드 청크, 반복적인 코드 섹션 및 전체 메서드 및/또는 함수에 대한 자동 완성과 같은 프로그래머를 위한 보조 기능을 포함한다. GitHub는 Copilot의 자동 완성 기능이 약 절반 정도 정확하다고 보고한다. 예를 들어 일부 Python 함수 헤더 코드의 경우 Copilot은 첫 시도에서 함수 본문 코드의 나머지 부분을 43%의 확률로 올바르게 자동 완성했고, 10회 시도 후에는 57%의 확률로 완성했다.
GitHub는 Copilot의 기능을 통해 프로그래머가 문서를 읽는 데 소요되는 시간을 줄여 익숙하지 않은 코딩 프레임워크와 언어를 탐색할 수 있다고 밝힌다.
구현
GitHub Copilot은 처음에 OpenAI Codex로 구동되었으며, 이는 GPT-3의 수정된 프로덕션 버전이다. Codex 모델은 또한 12개 프로그래밍 언어로 된 수 기가바이트의 소스 코드에 대해 추가로 훈련되었다. Copilot의 OpenAI Codex는 영어, 공개 GitHub 저장소 및 기타 공개적으로 사용 가능한 소스 코드의 선택 항목으로 훈련되었다. 여기에는 5,400만 개의 공개 GitHub 저장소에서 가져온 159GB의 Python 코드 필터링된 데이터 세트가 포함된다. OpenAI의 GPT-3는 GitHub의 모회사인 Microsoft에 독점적으로 라이선스가 부여되었다.
2023년 11월, Copilot Chat은 OpenAI의 GPT-4 모델을 사용하도록 업데이트되었다. 2024년에 Copilot은 Gemini 및 Claude를 포함한 다양한 대규모 언어 모델 간에 사용자가 선택할 수 있도록 허용하기 시작했다.
2025년 2월 6일, GitHub는 Copilot의 보다 자율적인 작동 모드인 "에이전트 모드"를 발표했다. 프로그래밍 작업이 주어지면 사용자 컴퓨터의 Visual Studio 인스턴스에서 명령을 실행하여 작업을 완료하려고 시도한다. 에이전트 모드는 GPT-4o, o1, o3-mini, Claude 3.5 Sonnet 및 Gemini 2.0 Flash를 포함한 다양한 LLM에 연결할 수 있다.
2025년 5월 17일, GitHub는 Copilot의 보다 자율적인 작동 모드인 "코딩 에이전트"를 발표했다. 사용자는 작업 또는 이슈를 Copilot에 할당하고, Copilot은 클라우드에서 개발 환경을 초기화하고(GitHub Actions로 구동) 요청을 수행한다. 초안 풀 리퀘스트를 작성하고 작업하면서 초안에 커밋을 푸시한다. 요청을 완료한 후 코드 검토를 위해 사용자에게 태그를 지정한다. 이는 본질적으로 에이전트 모드의 비동기 버전이다.
수용
Copilot 출시 이후 보안 및 교육적 영향에 대한 우려와 함께 생성하는 코드에 대한 라이선스 논란이 있어 왔다.
라이선스 논란
GitHub CEO Nat Friedman은 2021년 6월에 "공개 데이터에 대한 ML 시스템 훈련은 공정 사용이다"라고 밝혔지만, 2022년 11월에 제기된 집단 소송은 이를 "순전한 추측"이라고 부르며 "ML 시스템 훈련이 공정 사용인지 여부에 대해 어떤 법원도 고려한 적이 없다"고 주장했다. Joseph Saveri Law Firm, LLP의 이 소송은 GitHub 사용자와의 계약 위반부터 PII 공유에 대한 CCPA에 따른 개인정보 보호 위반까지 여러 주장으로 Copilot의 합법성에 도전한다.
GitHub는 도구 출력의 작은 비율이 그대로 복사될 수 있음을 인정하며, 이로 인해 출력 코드가 공정 사용으로 분류되기에는 충분히 변형적이지 않고 원래 소유자의 저작권을 침해할 수 있다는 우려가 제기되었다. 2022년 6월, Software Freedom Conservancy는 자체 프로젝트에서 GitHub의 모든 사용을 종료할 것이라고 발표하며 Copilot이 훈련 데이터에 사용된 코드 라이선스를 무시한다고 비난했다. 고객 지원 메시지에서 GitHub는 "공개적으로 사용 가능한 데이터에 대한 기계 학습 모델 훈련은 기계 학습 커뮤니티 전반에서 공정 사용으로 간주된다"고 밝혔지만, 집단 소송은 이를 "거짓"이라고 부르며 "기계 학습 커뮤니티에서 이 개념에 대한 수용 수준과 관계없이 연방법에 따라 이는 불법이다"라고 추가로 언급했다.
개인정보 보호 우려
Copilot 서비스는 클라우드 기반이며 GitHub Copilot 서버와 지속적인 통신이 필요하다. 이러한 불투명한 아키텍처는 원격 측정 및 개별 키 입력의 데이터 마이닝에 대한 우려를 부채질했다. 2022년 말, GitHub Copilot은 저자 표시나 라이선스 없이 Quake 게임 소스 코드를 출력한 것으로 비난받았다.