GitHub Copilot: differenze tra le versioni
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'''GitHub Copilot''' è un [[software|programma]] dell'[[intelligenza artificiale]] operante nel [[Cloud computing|cloud]] e sviluppato da [[GitHub]] e [[OpenAI]] per assistere gli utenti degli [[ambiente di sviluppo integrato|ambienti di sviluppo integrato]] (IDE) di [[Visual Studio Code]], [[Visual Studio]], [[Vim (editor di testo)#Neovim|Neovim]] e [[JetBrains]] mediante l'[[autocompletamento]] del [[codice sorgente|codice]].<ref name=":0">{{cita web|cognome1=Gershgorn |nome1=Dave |titolo=GitHub and OpenAI launch a new AI tool that generates its own code |url=https://www.theverge.com/2021/6/29/22555777/github-openai-ai-tool-autocomplete-code |sito=[[The Verge (sito web)|The Verge]] |data=29 giugno 2021}}</ref> Disponibile su abbonamento per singoli sviluppatori, fu annunciato per la prima volta da GitHub il 29 giugno 2021 ed è ottimizzato per i linguaggi di programmazione [[Python]], [[JavaScript]], [[TypeScript]], [[Ruby (linguaggio di programmazione)|Ruby]] e [[Go (linguaggio di programmazione)|Go]].<ref name=":2" />
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===Problemi di sicurezza===
Un documento accettato per la pubblicazione nell'[[IEEE]] Symposium on Security and Privacy nel 2022 ha valutato la sicurezza del codice generato da Copilot per i 25 principali di punti di debolezza del codice enumerati dal protocollo MITRE (ad es. il cross-site scripting, [[Directory traversal attack|path traversal]]), nell'ambito di 89 diversi [[Scenario di test|scenari]] e 1.689 programmi.<ref name=":4" /> Ciò fu fatto lungo gli [[asse cartesiano|assi]] della diversità dei punti deboli (la sua capacità di risposta a scenari che possono introdurre vari punti deboli nel codice), diversità dei [[prompt]] (la sua capacità di rispondere ad una stessa debolezza del codice con variazioni minime, [[analisi di sensitività]]) e diversità di [[Dominio (informatica)|domini]] (la sua capacità di generare specifiche [[hardware]] a livello di trasferimento del [[Security log|registro]] in [[Verilog]]).<ref name=":4" /> Lo studio rilevò che attraverso questi assi in molteplici lingue, il 39,33% dei migliori suggerimenti e il 40,73% dei suggerimenti totali avevano condotto a [[Vulnerabilità informatica|vulnerabilità]] del codice. Inoltre, rivelarono che anche piccole modifiche non semantiche (ovvero commenti) apportate al codice riuscivano a incidere sulla sicurezza di quest'ultimo.<ref name=":4" />
===Problemi relativi al mondo della scuola===
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