随着人工智能编码代理的普及，知识产权风险将成为一个越来越重要的问题。组织需要采取积极的措施来保护自己，包括对人工智能生成的代码进行审查，并了解相关的法律风险。使用人工智能编写代码的开发人员可能会违反版权或许可证，从而使雇主面临诉讼——随着人工智能原生软件工程的普及，这种风险将会加剧。
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一些律师表示，人工智能编码代理将在未来几年接管大量软件开发，但这种变化将带来知识产权法律风险。
人工智能编码代理将比目前许多程序员用来编写代码片段的人工智能编码助手或副驾驶更进一步。但精通技术的律师表示，随着编码代理可能编写更多软件并抢走初级开发人员的工作，组织将需要监控机器人编码员的产出。
专注于知识产权的律师事务所Panitch Schwarze（Panitch Schwarze 是一家专注于知识产权法律的律师事务所，其核心业务包括专利、商标、版权和商业秘密的诉讼、许可和战略咨询服务。该事务所以其在国内外专利和商标事务中的广泛能力而闻名，同时也经常为客户提供版权和域名问题的专业知识。Panitch Schwarze 服务于多个行业的客户，包括化工、消费品品牌、电子产品、生命科学和软件行业。）的律师Jeffrey Gluck（杰弗里·格鲁克）指出，媒体和演艺人员已经在美国法院提起了多起人工智能版权案件，原告指控人工智能供应商使用他们的材料来训练人工智能模型或在输出中复制他们的材料。
他说，尽管公司通常不共享其源代码，但软件代码也可能会发生同样的事情。
“输出结果是否侵犯了其他人的成果？”他假设道。“人工智能使用作者的作品作为训练数据进行训练的可能性越大，输出结果与这些数据相似的可能性就越大。”
一、人工智能是如何训练的？
Gluck（格鲁克）表示，除了人工智能编码代理复制代码的可能性之外，法院还必须决定人工智能供应商是否可以使用受版权保护的材料（包括一些软件代码）来训练他们的人工智能模型。
“在大型语言模型层面，已经存在尚未解决的版权问题，”他说。
Dykema Gossett律师事务所（Dykema Gossett 律师事务所在多个法律领域提供服务，包括公司金融、诉讼、消费者金融服务、破产与重组、环境法、知识产权、税务与遗产规划、劳动法、房地产以及政府政策等）专注于知识产权和IT的律师Michael Word（迈克尔·沃德）补充说，这些法律问题不太可能很快消失。
“我们已经看到了在后台使用人工智能的能力，本质上就是起草大量代码，”他说。“你的用户界面会说，‘我希望我的应用程序能做到这一点’，你按下按钮，代码就会在后台生成。”
他补充说，如果不对人工智能生成的代码进行审查，组织可能会面临诉讼。“幕后有很多工作要做，可能不仅仅是那些可能被借用的代码片段，”他说。“这些代码是从一个来源全部借来的吗？还是有多个来源？你也许能感觉到那里正在发生一些事情。”
旅游科技公司Trevolution Group（Trevolution Group 是一家全球性的旅游科技公司，业务遍及50多个国家。公司专注于代理销售航空公司机票和旅游服务，服务对象包括零售和企业客户以及在线销售）的数据科学主管Ilia Badeev（伊莉亚·巴迪夫）表示，虽然人类编写的代码也可能侵犯版权或违反开源许可证，但人工智能生成的代码的风险与人工智能所训练的数据有关。许多人工智能代理很有可能接受过受知识产权保护的代码的训练。
“这意味着人工智能可能会从其训练数据中生成与专有代码相同的代码，这是一个巨大的风险，”Badeev（巴迪夫）补充道。“开源内容也是如此。许多开源程序仅供非商业用途。当人工智能生成代码时，它不知道该代码将如何使用，因此你可能会意外违反许可条款。”
二、供应商采取行动
GitHub Copilot（GitHub Copilot 是GitHub推出的一个AI编程助手，它能够通过集成不同的大型语言模型（LLM）来帮助开发者编写代码。）是微软旗下的热门AI编码助手，它承认在极少数情况下，它可以“匹配用于训练GitHub AI模型的代码示例”。该编码助手具有一个可选的代码引用过滤器，可以检测和抑制与公共代码匹配的建议，并且它正在预览一个代码引用功能，以帮助用户查找和审查可能相关的开源许可证。
GitHub还设有法律保护措施。“当用户启用过滤器以阻止与现有公共代码的匹配时，他们将受到GitHub赔偿政策的保护。”一位发言人说。
另一家AI编码助手供应商Tabnine（Tabnine 是一家知名的AI编码助手供应商，提供了一系列旨在提高开发人员生产力和代码质量的功能。）于10月下旬宣布推出自己的代码审查代理。但GitHub Copilot和Tabnine并不是唯一可用的编码助手，GitHub指出，用户应对自己的开源许可政策负责。
Dykema Gossett的Word（沃德）表示，为了保护自己，使用人工智能编码代理的组织需要检查人工智能生成的代码是否侵犯版权和违反开源许可证，可以由人类程序员或通过检查软件是否侵犯知识产权的服务来检查。
一些人工智能代码生成平台将“帮助保护你，使你免于一些责任，或者至少给你一些安慰”，律师说。
Word（沃德）表示，其他服务可能还会涌现。“你可以想象，随着这类系统的使用越来越多，你会有这种类型的服务提供商，你可以上传源代码，他们会检查是否存在开源违规行为，”他说。“他们会对所有公开数据集进行训练，并审核你的代码，看看是否有任何潜在的版权侵权投诉。”
Trevolution的Badeev（巴迪夫）建议公司使用编码代理来检查输出，就像他们审核人工编写的代码是否存在IP违规一样。“你仍然需要应用与人工编写的代码相同的最佳实践；代码审查等事情仍然非常重要，”他说。“你不能只相信人工智能能自己把所有事情都做好。”
三、风险尚不明确
目前尚不清楚这对部署编码代理的组织来说会造成多大的问题。Panitch Schwarze的Gluck（格鲁克）表示，大型人工智能供应商可能成为版权和其他知识产权侵权诉讼的更大目标，但Word（沃德）表示，用户组织会面临一些风险，尤其是当他们使用编码代理来制作商业上可用且成功的软件包时。
“你需要知道你的程序员在做什么，”Word（沃德）说。“你的程序员会这样做，因为它是一个非常有用的工具，而且很难阻止这种情况的发生。”
他补充道，公司需要采取合理措施防止知识产权侵权。“所以问题是，你是睁一只眼闭一只眼，不设置防护栏来试图解决这个问题，还是真的积极主动地试图解决这个问题？”他说。
作者：Grant Gross（格兰特·格罗斯）
CIO的资深撰稿人Grant Gross（格兰特·格罗斯）是一位资深科技记者。他曾担任华盛顿通讯员，后来担任IDG新闻服务高级编辑。在职业生涯早期，他曾担任Linux.com（Linux.com 是一个为开源专业人士提供关于Linux和开源技术最新信息的资源网站。它提供了新闻、信息和教程，以帮助推进用户下一个项目或职业发展，或者仅仅是为了保持信息的更新。）的主编和科技职业网站Techies.com（Techies.com 是一个专注于科技职业发展的在线平台，它为技术专业人士提供了一系列职业资源。）的新闻编辑。在遥远的过去，他曾在Minnesota（明尼苏达州）和Dakotas（达科他州）的报纸担任记者和编辑。
译者：小知
【睿观：人工智能编码代理的普及将带来知识产权风险，组织需要采取措施来保护自己。
人工智能训练数据可能包含受版权保护的材料，导致生成的代码侵权。
人工智能模型的训练数据可能包含大量受版权保护的代码片段，这增加了生成代码侵权的风险。
开源代码的许可证限制也可能被违反，因为人工智能无法理解并遵守这些限制。
组织需要对人工智能生成的代码进行审查，以确保不侵犯知识产权。
人工智能生成的代码需要经过人工审查，以确保其不包含侵权内容。
组织可以借助专门的工具和服务来进行代码审查。
人工智能供应商和使用组织都可能面临法律风险。
人工智能供应商可能因训练数据问题而面临诉讼。
使用组织可能因未经审查直接使用人工智能生成的代码而承担法律责任。
人工智能编码代理的工作原理及潜在风险
人工智能编码代理通过学习大量代码生成新的代码。
该过程可能导致生成的代码与训练数据中的受保护代码相似，从而构成侵权。
相关法律案例和专家观点
媒体和演艺人员已经就人工智能版权问题提起诉讼。
律师表示，人工智能生成的代码可能侵犯版权和开源许可证。
行业巨头的应对措施
GitHub Copilot等工具提供了一些保护措施，但不能完全解决问题。
组织应采取的措施
对人工智能生成的代码进行审查。
使用专门的工具和服务来检测侵权风险。
了解并遵守开源许可证。】
