Codeberg, platformda barındırılan kodu ve diğer kullanıcı verilerini büyük dil modellerinin eğitimi için kullanılabilir hale getirmek istemiyor. Berlin derneği aynı zamanda kullanım koşullarını da değiştirmeyi planlıyor: Büyük ölçüde yapay zeka aracıları tarafından otomatikleştirilen veya yüksek kaynak tüketimiyle işletilen arşivler, gelecekte platformun kurallarını ihlal edebilir. Codeberg'in genel kurulu e. V. her iki soruyu da kabul etti.
Duyurudan sonra devamını okuyun
Codeberg, ücretsiz ve açık kaynaklı yazılımlar için kar amacı gütmeyen, topluluk odaklı bir platformdur. Çeviriler için Forgejo tabanlı Git barındırmanın yanı sıra CI/CD, Pages ve bir Weblate örneği sunar. Berlin derneği kendisini GitHub ve GitLab'a ticari olmayan, veri tasarrufu sağlayan bir alternatif olarak sunuyor.
Codeberg projelerinden eğitim verisi yok
İlk kararla Codeberg önceki veri koruma politikasını yeniden doğruluyor: ne kaynak kodu ne de kullanıcı ve proje verileri üretken yapay zeka için kullanılmamalı veya büyük dil modellerini (LLM'ler) eğitmek için kullanılmamalıdır. Bu, Codeberg hizmetlerinin kendisini etkiler ancak kamuya açık arşivlere otomatik olarak erişen dış aktörleri etkilemez.
Codeberg özellikle bu otomatik alımları bir sorun olarak görüyor: AI sağlayıcılarının tarayıcıları yalnızca Git depolarında olağan depoların üzerinde arama yapmakla kalmıyor git clone-Mesafe. Ayrıca çok sayıda web görünümünü alır, filtre varyasyonlarını, geçmişleri ve tekrar tekrar aynı dosyaları yayınlarlar. Bu, veritabanları üzerinde baskı yaratır ve yöneticileri, meşru kullanıcılar için bile geçerli olan sınırlamalar ve güvenlik önlemleri uygulamaya zorlar.
Codeberg ayrıca yüksek lisans eğitimlerine yönelik temel eleştirisiyle de kararı haklı çıkarıyor. Dernek, altyapı ihtiyaçlarındaki artışın, enerji tüketiminin ve daha pahalı donanımlar nedeniyle küçük operatörlere yüklenen yükün altını çiziyor. Codeberg blog yazısında, bu sonuçların kaynak tasarrufu sağlayan ve topluluk destekli bir altyapıya yönelik taleple bağdaştırılmasının zor olduğunu savunuyor.
Kitlesel yapay zeka projelerine karşı yeni kurallar
İkinci karar, Codeberg'in “titreşim kodlu” olarak sınıflandırdığı projelerle ilgilidir. Bu, yapay zeka tarafından desteklenen bireysel eklemeler veya bir dil modelinden kod önerisi anlamına gelmez. Odak noktası, içeriği büyük ölçüde Yüksek Lisans'lar veya özerk aracılar tarafından, uzun vadede insanların izlemesi, geliştirmesi ve sürdürmesi olmadan oluşturulan depolardır.
Duyurudan sonra devamını okuyun
Genel kurul, talebi 358 lehte, 144 aleyhte ve 14 çekimser oyla kabul etti. Kullanım koşullarında yapılması planlanan değişiklik Codeberg'in bu tür projeleri hariç tutmasına olanak tanıyacak. Ancak dernek, yapay zeka tarafından oluşturulan kod için otomatik arama yapılmadığını ve mevcut depoların kısa vadede toplu olarak silinmediğini duyurdu.
Codeberg, aktif bir topluluğa sahip olan veya LLM patlamasından önce başlayan daha uzun bir geliştirme geçmişine sahip projeleri, yeni kurallardan etkilenmesi muhtemel olmayan durumlar olarak gösteriyor. Codeberg'e göre pratikte küçük deneylere ve düşük kaynak tüketimine sahip senaryolara genel olarak tolerans gösterilmelidir.
Öte yandan Codeberg, AI aracılarını özerk bir şekilde oluşturan projelerin yanı sıra, yoğun LLM destekli geliştirme ve orantısız derecede yüksek bellek veya CI tüketimine sahip depolar içeren projelere karşı daha eleştireldir. Örneğin Codeberg, tek bir kişi tarafından yönetilen ancak birçok platform için büyük ikili paketler oluşturan ve kapsamlı işlem hatlarını çalıştıran projeleri tanımlıyor. Dernek, bağışlarla finanse edilen altyapısını bu tür “hayalet projelere” ayırmak istemiyor.
Bakımcı: Yapay zeka aracılığıyla artan test çalışması
Çatışma yalnızca Codeberg'i değil aynı zamanda birçok açık kaynak projesini de etkiliyor: Yapay zeka araçları, değişiklik önerileri ve çekme isteklerinin gönderilmesindeki engelleri azaltıyor. Ancak bu, inceleme çabalarını azalttıkları anlamına gelmez. Bakımcılar mimariyi, testleri, güvenliği, lisanslamayı ve sürdürülebilirliği incelemeye devam etmelidir. Gönderileriniz uygunsuz veya yüzeysel olursa aslında işiniz artacaktır.
GitHub yakın zamanda bu tür katkıların artan akışına AI Slop olarak adlandırılan önlemlerle yanıt verdi. Bu, toplu olarak gönderilen değişiklikleri ve genellikle zar zor kontrol edilen biletleri ifade eder. GitHub, genel olarak yapay zeka tarafından oluşturulan projeleri barındırma işleminden hariç tutmak yerine, denetleme ve yönetim araçlarına güvenir.
Barındırma altyapısı düzeyinde Forgejo ek bir yaklaşım kullanıyor: yazılım artık varsayılan olarak kısıtlayıcı bir yaklaşım sağlıyor robots.txt dışarı. Amaç, bu sözleşmeye uyan tarayıcıları sorunlu uç noktalardan uzak tutmaktır. Aktörlere karşı etkili koruma… robots.txt Ancak görmezden gelin bunu sunmuyor.
Ticari platformlar, yapay zeka işlevleri için verilerin kullanımını farklı şekilde düzenler. Duo için GitLab, giriş ve çıkışları açıkça onaylanmış veri koleksiyonlarının dışında saklamayacağını belirtiyor. Bu nedenle hizmet iyileştirme ve sorun gidermeye yönelik kullanım verileri, yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılmamalıdır. Ancak GitHub, bireysel Copilot kullanıcılarının, verilerinin model eğitimi için kullanımını ayarlarda devre dışı bırakmasına olanak tanır.
(fo)
Bir yanıt yazın