去年6月，微軟旗下的GitHub和OpenAI推出了Copilot，這項服務為微軟Visual Studio等開發環境中的整行代碼提供建議。Copilot作為一個可下載的擴展，由一個名為Codex的人工智能模型提供支持，該模型是在數十億行公共代碼上訓練出來的，可以根據現有代碼的上下文建議額外的代碼行和功能。Copilot還可以利用其知識庫和當前環境，針對開發者想要完成的描述浮現出一種方法或解決方案。

微軟在Build 2022大會上宣布，雖然Copilot以前是技術預覽版，但從今年夏天的某個時候開始，這一輔助工具將全面發售。Copilot也將免費提供給學生和”經過驗證的”開源貢獻者。關於後者，GitHub說它將在晚些時候分享更多信息。

Copilot的使用體驗不會有太大變化。和以前一樣，開發者可以循環瀏覽Python、JavaScript、TypeScript、Ruby、Go和其他幾十種編程語言的建議，接受、拒絕或手動編輯它們。Copilot將適應開發人員的編輯，匹配特定的編碼風格，自動填充模板或重複的代碼模式，並推薦與實施代碼相匹配的單元測試。

除了Visual Studio Code之外，Copilot擴展將可用於Noevim和JetBrains，或者在GitHub Codespaces的雲端。

與Copilot的全面發布相吻合的一個新功能是Copilot Explain，它可以將代碼翻譯成自然語言描述。這被描述為一個研究項目，目的是幫助新手開發者或那些不熟悉代碼庫的人。

“今年早些時候，我們推出了Copilot Labs，這是一個單獨的Copilot擴展，作為機器學習實驗應用的試驗場，以改善開發者的體驗，”GitHub的產品副總裁Ryan J. Salva在一次電子郵件採訪中表示。”作為Copilot實驗室的一部分，我們推出了’解釋這些代碼’和’翻譯這些代碼’。這項工作符合我們正在測試的一類實驗性能力，讓你窺見各種可能性，並讓我們探索用例。也許通過’解釋這段代碼’，一個開發者正在權衡一個陌生的代碼庫，並希望快速了解正在發生的事情。這個功能可以讓你高亮顯示一個代碼塊，並要求Copilot用簡單的語言解釋它。同樣，Copilot實驗室的目的是實驗性的，所以可能會出現問題。實驗室的實驗可能會也可能不會發展成Copilot的永久功能。”

不過，由於人工智能模型的複雜性質，Copilot仍然是一個不完美的系統。GitHub警告說，它可能會產生不安全的編程模式、錯誤和對過時的API的引用，或反映其訓練數據中不太完美的代碼的教學。Copilot建議的代碼可能並不總是可以完成編譯、運行，甚至根本沒有意義，因為來自人工智能的代碼實際上並沒有實際測試這些建議。此外，在極少數情況下，Copilot的建議可能包括個人數據，如姓名和電子郵件，逐字逐句地來自其訓練集–更糟糕的是，”有偏見的、歧視性的、辱罵性的或攻擊性的”文本。

GitHub說，它已經實施了過濾器，當以標準格式和攻擊性詞語顯示時，可以阻止它，而且它正在建立一個過濾器，以幫助檢測和抑制從公共存儲庫中重複的代碼。Copilot網站上的免責聲明寫道：”雖然我們正在努力使Copilot變得更好，但由Copilot建議的代碼應該像其他代碼一樣被仔細測試、審查和審核。”

雖然Copilot自去年推出技術預覽版以來可能已經有所改進，但目前還不清楚改進的程度。底層模型Codex–OpenAI的GPT-3的後代–的能力已經被DeepMind的AlphaCode和開源的PolyCoder等系統所匹配（甚至超越）。

“我們看到Copilot在生成更好的代碼方面取得了進展……我們正在利用我們在[其他]工具方面的經驗來提高Copilot建議的質量–例如，通過對CodeQL掃描的訓練數據給予額外的權重，或者在運行時分析建議，我們致力於幫助開發者提高生產力，同時也提高代碼質量和安全性。從長遠來看，我們相信Copilot編寫的代碼會比一般的程序員更安全”。Salva表示。

缺乏透明度似乎並沒有抑制對Copilot的熱情，微軟今天說，在技術預覽中，開發者生成的Java和Python等語言的代碼中，約有35%是由Copilot提示的。該公司稱，在整個預覽過程中，有數万人經常使用該工具。