GitHub недавно объявил об обновлении политики использования репозиториев с 24 апреля 2026 года, планируя использовать данные взаимодействия пользователей для обучения своих ИИ-моделей. Сбор данных охватит пользователей Copilot Free, Pro и Pro+, включая входные и выходные данные моделей, фрагменты кода, контекстную информацию, структуру репозитория и записи чат-взаимодействий.
Главный продуктовый директор GitHub Марио Родригес заявил, что введение данных взаимодействия направлено на повышение точности и безопасности предложений кода моделью, отметив, что предварительное тестирование на внутренних данных Microsoft уже значительно повысило процент принятия предложений. Примечательно, что политика реализована по механизму «включено по умолчанию»: затронутые пользователи должны вручную отключить соответствующую опцию в настройках конфиденциальности, чтобы отказаться от участия, что вызвало широкую дискуссию в сообществе разработчиков о определении приватных репозиториев и правах на данные.
В настоящее время на пользователей Copilot Business, Enterprise, а также образовательной версии, подпадающих под действие договорных условий, это изменение пока не распространяется. GitHub в пояснении подчеркивает, что это соответствует общеотраслевой практике таких крупных компаний, как Anthropic, JetBrains и Microsoft. Однако включение кода из приватных репозиториев в тренировочные наборы по сути бросает вызов традиционным границам понятия «приватный», даже если GitHub утверждает, что цель — оптимизация рабочего процесса разработки.
С отраслевой точки зрения, по мере исчерпания высококачественных публичных данных кода ведущие производители ИИ ускоряют переход к использованию «глубоких данных», таких как данные приватного взаимодействия, для получения выгоды от производительности моделей. Этот сдвиг в политике не только знаменует дальнейший переход GitHub от платформы для хостинга open-source к замкнутой экосистеме обучения ИИ, но и предвещает новый этап в области инструментов ИИ для разработчиков, где происходит博弈 (博弈) между соответствием данным и эволюцией моделей.
