GitHub Copilot

GitHub Copilot은 소프트웨어를 작성, 이해하고 제공하는 데 도움이 되는 AI 코딩 에이전트입니다. 이 에이전트는 코드베이스 탐색, 프로젝트 계획 수립, 워크플로 자동화, 변경 사항 검토 및 병합 충돌 해결과 같은 소프트웨어 개발 수명 주기의 모든 단계에서 도움이 됩니다.  

Copilot은 GitHub에 내장되어 있어서 이미 사용하는 개발 워크플로 안에서 작동합니다. 예를 들면 다음과 같습니다. 

• 코드 및 그 기록. 

• 문제 및 이미 작업을 추적하는 데 사용하는 pull request. 

• 리포지토리에서 실행하는 자동화. 

변경 사항은 문제로 시작할 수 있고, 에이전트가 수집할 수 있고, pull request로 반환하고, 품질 및 보안을 위해 검토될 수 있고, 병합될 수도 있습니다. 개발자와 Copilot은 코드를 별도의 도구로 이동했다가 다시 가져오지 않고, 동일한 장소에서 동일한 컨텍스트로 작업합니다.

GitHub Copilot은 퍼블릭 리포지토리에서 쓰이는 모든 언어를 학습합니다.  

GitHub Copilot은 Visual Studio Code, Visual Studio, JetBrains IDE, XCode, Vim, Neovim, Zed 및 Eclipse를 포함한 여러 IDE에서 사용할 수 있습니다. GitHub Copilot은 GitHub Copilot 데스크톱 앱을 통해 터미널/CLI에서도, 웹에서도, 모바일에서도, Slack 및 Teams에서도 사용할 수 있습니다. 한 표면에서 작업을 시작하고 간편하게 다른 표면에서 동일한 세션을 계속할 수 있습니다. 여기에서 자세히 알아보세요.

GitHub Docs에 여러 가지 표면 및 모범 사례에 대한 빠른 시작 가이드를 비롯해 무수히 많은 리소스가 있습니다. 커뮤니티에서 Awesome GitHub Copilot을 빌드해 개발자가 빌드한 재사용 가능한 에이전트, 기술, 지침, 후크 및 도구를 공유하여 Copilot으로 제품을 더 빨리 제공하게 도와드립니다. 지금 바로 시작하는 데 도움이 되는 자습서 및 YouTube 비디오도 참조하세요! 

GitHub AI 크레딧은 GitHub Copilot의 AI 사용량을 지불하는 방법입니다. 모든 요금제에는 월별 제공량이 포함됩니다. AI 크레딧 1개는 $0.01에 해당합니다. 

Copilot과 채팅하고 에이전트를 사용해 작업할 때 크레딧이 사용됩니다. 코드 자동 완성과 다음 수정 제안에는 크레딧이 사용되지 않습니다. 이 서비스는 모든 유료 요금제에서 계속 무제한으로 제공됩니다. 

한 번의 작업에 사용되는 크레딧 수는 선택한 모델과 작업의 복잡도에 따라 달라집니다. 경량 모델에 간단한 질문을 하는 경우, 1크레딧보다 적은 양만 사용됩니다. 고성능 모델로 여러 파일에 걸쳐 긴 에이전트 세션을 실행하면 크레딧이 더 많이 사용됩니다.

GitHub Copilot에는 여러 가지 조직 및 개인 개발자용 오퍼링이 있습니다. 플랜의 주된 차이점 중에는 전체 GitHub AI 크레딧 및 가용 모델 등이 있습니다. 자세한 정보를 보고 플랜 간 비교 차트를 확인하려면 플랜 & 가격 페이지를 참조하세요.

월별 제공량을 모두 사용한 경우, 다음과 같은 몇 가지 옵션이 있습니다. 

• 다음 갱신일까지 기다립니다. 제공량이 매월 갱신됩니다. 

• 추가 유료 사용량으로 계속 작업합니다. 추가 사용량에 대한 예산을 설정하고 중단없이 Copilot을 계속해서 사용합니다. 크레딧은 1개당 $0.01로 계산되므로, $10의 예산이면 1,000크레딧을 사용할 수 있습니다. 

• 더 저렴한 모델로 전환합니다. 경량 모델을 사용하면 작업당 크레딧 소모가 적어 남은 제공량을 더 효율적으로 활용할 수 있습니다. 

GitHub Copilot Business와 GitHub Copilot Enterprise에서는 관리자가 사용 한도를 설정하고, 추가 유료 사용을 허용할지 결정합니다. 추가 사용이 허용되지 않을 시, Copilot이 다음 갱신일까지 중단됩니다. 

Copilot 설정에서 사용량을 추적하고 갱신일을 확인하며 설정한 예산의 75%, 90%, 100% 사용에 대한 알림을 받을 수 있습니다.

GitHub Copilot Free(무료) 사용자는 월 2,000건의 완료 및 엔트리 레벨 모델에 대한 액세스로 제한됩니다. Free(무료) 요금제를 사용하는 경우 Copilot 설정 페이지 또는 Copilot 마케팅 페이지에서 직접 Pro로 업그레이드할 수 있습니다.

GitHub Copilot은 GitHub.com, 모바일 앱, 확장 프로그램이나 다양한 통합 개발자 환경 확장 프로그램 중 하나를 통해 또는 명령줄 인터페이스(CLI)에 대한 제안, 통합 개발자 환경 코드 완성이나 GitHub.com에서 개인화된 채팅을 통해 Copilot에 액세스하고 사용하는 방식에 따라 개인 데이터를 처리합니다. 처리되는 개인 데이터 유형은 다음과 같습니다.

• 사용자 참여 데이터: 여기에는 수락 또는 무시된 완료, 오류 메시지, 시스템 로그, 제품 사용 메트릭 등 Copilot의 사용자 상호작용에서 캡처된 가명 식별자가 포함됩니다. 

• 프롬프트: 제안을 생성하기 위해 Copilots AI로 전송되는 컨텍스트와 함께 채팅 또는 코드에 대한 입력입니다. 

• 제안: 해당 프롬프트를 기반으로 사용자에게 제공되는 AI 생성 코드 줄 또는 채팅 응답입니다. 

• 피드백 데이터: 지원 티켓의 피드백과 함께 반응(예: 좋아요 또는 싫어요) 및 댓글 옵션을 포함한 실시간 사용자 피드백으로 구성됩니다.

GitHub가 Copilot 데이터를 사용하는 방법은 사용자가 Copilot에 액세스하는 방법 및 해당 목적에 따라 다릅니다. GitHub는 일반적으로 개인 데이터를 다음과 같이 사용합니다. 

• 개인화된 경험과 권장 사항을 보장하기 위해 고객 구성 및 사용량에 따라 서비스를 제공, 유지 관리, 업데이트합니다. 

• 소프트웨어 버그를 해결하고 온라인 서비스 ' 기능과 최신 상태를 유지하여 보안 인시던트 및 제품 관련 문제 등을 예방, 감지, 해결, 완화해 문제를 해결합니다. 

• 서비스를 최신 상태로 유지하고 운영하여 사용자 생산성, 신뢰성, 효율성, 품질, 개인정보보호, 접근성 및 보안을 개선합니다. 

이러한 관행은 데이터 컨트롤러 고객에 대한 데이터 처리 약속에 대해 자세히 설명하는 GitHub의 DPA(데이터 보호 계약)에 요약되어 있습니다. 또한 GitHub는 DPA에 따라 고객 승인을 받아 다음과 같은 목적으로 특정 개인 데이터를 사용합니다. 

• 청구 및 계정 관리 

• 법적 의무를 준수하고 해결하기 위해 

• 남용 감지, 예방, 보호를 위해 바이러스 스캔 및 서비스 약관 침해 감지 스캔을 수행하기 위해 

• 직원 커미션 및 파트너 인센티브 계산을 위한 요약 보고서를 생성하기 위해 

• 내부 사용과 전략적 계획 수립의 용도로 예측, 수익 분석, 용량 계획, 제품 전략 등의 영역을 다루는 종합 보고서를 작성하기 위해 

자세한 내용은 Copilot 신뢰 센터를 참조하세요.

GitHub는 Business/Enterprise 구독자에 대해 위에 명시된 운영 목적과 동일한 운영 목적으로 Individual 구독자의 Copilot 데이터를 사용합니다.

단, Individual 구독자의 경우 GitHub는 AI 모델 학습과 개선을 위해 프롬프트(입력), 제안(출력), Copilot 세션이 진행되는 동안 생성되는 코드 스니펫 등의 Copilot 상호 작용 데이터를 사용할 수 있습니다. 이러한 학습은 모든 Copilot 사용자에게 더 나은 코드를 제안하는 데 도움을 줍니다.

Individual 구독자는 언제든지 AI 모델 학습에 데이터를 사용하지 않도록 거부할 수 있으며, https://github.com/settings/copilot/features. 거부하더라도 Copilot 기능을 문제 없이 이용할 수 있습니다.

GitHub가 컨트롤러로서 수행하는 데이터 처리 활동, 특히 Copilot Free, Copilot Pro, Copilot Pro 고객과 관련한 데이터 처리 활동에 대한 자세한 내용은 GitHub 서비스 약관과 GitHub 개인정보취급방침을 참고하세요.

예. GitHub와 고객은 GDPR 및 유사한 법률 준수를 지원하는 데이터 보호 계약을 체결할 수 있습니다.

GitHub Copilot은 개인정보보호를 염두에 두고 설계했기 때문에 EU의 General Data Protection Regulation(GDPR)과 같은 규정에 의거해 포괄적인 개인 데이터의 정의에 따라 개인 데이터를 생성할 수 없습니다. 대규모 언어 모델(LLM)에 기반한 GitHub Copilot은 퍼블릭 코드에서 학습되었으며, 테스트에서는 도구에서 개인 데이터를 모방하는 제안을 생성하는 사례를 다루었습니다. 이러한 제안은 일반적으로 합성된 가상의 정보에 해당되며, 실제 개인과 관련되지 않았습니다. 

Copilot 사용자는 GitHub 개인정보취급방침에 따라 이러한 작업을 수행할 수 있습니다.

GitHub Copilot 사용 시 지적 재산권(IP)의 주요 고려 사항은 저작권과 관련이 있습니다. Copilot을 구동하는 모델은 공개적으로 액세스할 수 있는 코드의 광범위한 집합을 학습하여 만들어졌으며, 여기에는 저작권이 있는 코드가 포함될 수 있습니다. 그리고 드물게 Copilot의 제안이 모델이 학습한 코드와 유사할 수 있습니다. 이러한 고려 사항에 대해 알아야 할 몇 가지 기본적인 정보는 다음과 같습니다.

저작권법에서는 AI 모델을 훈련시키기 위해 저작권이 있는 작업물을 사용하는 것을 허용하고 있습니다. 전 세계 여러 국가의 저작권법에는 기계가 저작권이 있는 자료(소프트웨어 코드 포함)에서 패턴과 사실을 학습하고, 이해하고, 추출하는 것을 허용하는 조항이 있습니다. 예를 들어, 유럽 연합, 일본, 싱가포르는 AI 모델 개발을 위한 기계 학습을 명시적으로 허용하는 조항이 있습니다. 캐나다, 인도, 미국을 포함한 다른 국가들도 자국의 공정 이용 또는 공정 거래 조항에 따라 이러한 훈련을 허용하고 있습니다. GitHub Copilot의 AI 모델은 GitHub의 퍼블릭 리포지토리에 있는 코드를 사용해 훈련되었으며, 이 퍼블릭 리포지토리들은 공개적으로 액세스 가능하며 허용되는 저작권 사용 범위 내에 있습니다.

그렇다면 코드 제안과 관련된 저작권 위험은 무엇인가요? 드물게(GitHub 조사에 따르면 1% 미만), GitHub Copilot의 제안이 GitHub의 AI 모델을 훈련하는 데 사용된 코드의 예제와 일치할 수 있습니다. 다시 말씀드리지만, Copilot은 코드를 '검색'하거나 '복사하여 붙여넣기'하는 것이 아니라 사용자 작업 공간의 맥락을 사용하여 제안을 합성하고 생성합니다.

GitHub의 경험에 따르면 일치하는 제안이 발생할 가능성이 높은 상황은 다음 2가지입니다. (i) 코드 편집기에 Copilot 모델이 합성할 맥락이 거의 없거나 전혀 없는 경우, 또는 (ii) 일치하는 제안이 일반적인 접근 방식이나 방법을 나타내는 경우입니다. 코드 제안이 기존 코드와 일치하는 경우 해당 제안을 사용하면 저작권 침해 소송을 야기할 위험이 있으며, 이는 사용된 코드의 양과 성격, 코드 사용의 맥락에 따라 달라질 수 있습니다. 이는 개발자가 직접 작성하지 않은 코드를 사용하는 경우, 예를 들어 온라인 소스에서 코드를 복사하거나 라이브러리에서 코드를 재사용할 때 발생하는 위험과 여러 면에서 유사합니다. 그렇기 때문에 책임감 있는 조직과 개발자는 사용자에게 코드 스캔 정책을 적용하여 일치할 가능성이 있는 코드를 식별하고 평가할 것을 권장해야 합니다.

Copilot에서는 사용자가 Copilot이 GitHub.com에서 공개적으로 사용 가능한 코드를 일치시키는 코드 완성을 제안하도록 허용할 것인지 선택할 수 있습니다. 자세한 내용은 "Configuring GitHub Copilot settings on GitHub.com"을 참조하세요. 퍼블릭 코드와 일치하는 제안을 허용하는 경우 GitHub Copilot은 해당 제안을 허용할 때 일치하는 코드에 대한 세부 정보를 제공할 수 있습니다. 일치하는 코드가 저작권 침해를 의미하지는 않으며, 궁극적으로 해당 제안의 사용 여부 그리고 적절한 상황에서 다른 라이선스 규정 준수와 함께 책임 내역과 책임 당사자는 사용자가 결정해야 합니다.

예, GitHub Copilot에는 GitHub의 퍼블릭 코드와 일치하는 특정 제안을 감지하고 억제하는 코드 참조 필터 옵션이 포함되어 있습니다. 

GitHub는 GitHub의 퍼블릭 코드와 일치하는 특정 길이의 코드 세그먼트를 포함하는 제안을 감지하고 억제하기 위해 중복 감지 필터를 생성했습니다. 이 필터는 엔터프라이즈의 관리자가 활성화할 수 있고 엔터프라이즈 내 모든 조직에 적용하거나 관리자가 개별 조직에 대한 제어를 연기할 수 있습니다.  

Copilot은 필터가 활성화되면 GitHub의 65개 이상의 어휘소(평균 150자)에 대한 퍼블릭 코드와 일치하거나 거의 일치하는 코드 제안을 확인합니다. 일치 항목이 있는 경우 사용자에게 제안이 표시되지 않습니다. 

GitHub Copilot은 프롬프트에서 공격적 언어를 차단하고 민감한 컨텍스트에서 여러 제안을 합성하지 않도록 하기 위한 필터도 포함합니다. 당사는 보다 지능적으로 공격적 표현을 감지하고 제거하기 위해 필터 시스템을 지속적으로 개선해 나가고 있습니다. 공격적 표현을 확인한 경우 보호장치를 개선할 수 있도록 copilot-safety@github.com에 직접 신고해 주세요. GitHub는 이 문제를 매우 심각하게 여기고 있으며, 이를 해결하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 

GitHub Copilot은 주제에서 벗어나고, 유해하며, 공격적인 출력 필터 외에도 출력에서 ​​취약성 코드를 스캔합니다.

퍼블릭 코드에는 보안되지 않은 코딩 패턴, 버그 또는 오래된 API나 관용 문구에 대한 참조를 포함할 수 있습니다. GitHub Copilot에서 이러한 데이터에 기반해 코드 제안을 합성하면 원하지 않는 이러한 패턴을 포함하는 코드도 합성할 수 있습니다. Copilot은 Copilot 제안에서 감지되는 보안되지 않은 코드 패턴을 차단하거나 사용자에게 알리는 필터를 적용합니다. 이 필터는 하드코딩된 자격 증명, SQL 주입, 경로 주입 등의 가장 일반적인 취약성 코딩 패턴을 대상으로 합니다. 또한 최근에는 코드 품질을 개선하는 데 도움이 되도록 GitHub Advanced Security, GitHub Actions, Dependabot, CodeQL과 같은 도구를 오픈 소스 프로젝트에 제공해왔습니다. 물론 사용자의 판단, 항상 훌륭한 테스트와 코드 리뷰 사례 및 보안 도구를 GitHub Copilot과 함께 사용해야 합니다.

아니요. GitHub Copilot은 개발자의 효율성을 높이기 위한 도구입니다. 개발자를 대체하려는 도구가 아닙니다. 

개발자는 Copilot의 제안에도 서드 파티 코드에 사용할 때와 정확히 동일한 종류의 보호장치 및 주의 사항을 적용해야 합니다. 

엄격한 기능 테스트, 코드 스캔, 보안 테스트 등의 관행은 Copilot의 제안과 함께 정책을 지속해야 합니다. 또한 생성된 코드를 리뷰하기 전에 코드 편집기 또는 편집기에서 자동으로 컴파일하거나 실행하지 않는지 확인해야 합니다.

당사는 장애가 있는 개발자가 GitHub Copilot을 간편하게 사용할 수 있는지 내부 테스트를 수행하였으며, 모든 개발자가 GitHub Copilot에 액세스할 수 있도록 하기 위해 노력하고 있습니다. GitHub 접근성 웹 사이트에서 GitHub에서 접근성에 관해 자세히 알아보고 다양한 접근성 주제 및 기능에 관한 상세한 설명서를 참조하세요. 여기에는 화면 판독기를 사용해 제품을 사용하는 방법 지침 및 기타 보조 기술에 관한 정보가 포함됩니다.

제공되는 퍼블릭 소스 대부분이 영어라는 점에서 GitHub Copilot은 개발자가 제공하는 자연어 프롬프트가 영어가 아니고 문법상 잘못된 경우에는 원활하게 작동하지 않을 수 있습니다. 따라서 영어 외 언어의 사용자인 경우 낮은 서비스 품질을 경험할 수 있습니다.