A adoção rápida e generalizada da IA Generativa permeou setores empresariais em todo o mundo. Com ferramentas de transcrição e criação de conteúdo prontamente disponíveis, o potencial da IA para remodelar o futuro é infinito. De ferramentas de software que a IA tornará obsoletas a novas formas de codificação, ela apresenta desafios profundos para o desenvolvimento de software e para a indústria.
Desafios Legais e Éticos
Hoje, a indústria enfrenta o desafio de resolver um enigma: se um desenvolvedor pegou um pedaço de código e o modificou com IA, ele ainda é o mesmo código? Um dos desafios significativos que os desenvolvedores de software enfrentam é como fazer isso sem prejudicar a criatividade ou ultrapassar os limites em relação às leis de direitos autorais ou licenciamento.
Até o momento, as autoridades estão bloqueadas. O ambiente regulatório para IA ainda está evoluindo, à medida que formuladores de políticas e reguladores trabalham para abordar os potenciais desafios éticos, de segurança e legais impostos pelas tecnologias de IA. O US Copyright Office explorou como as obras geradas por IA se cruzam com a lei de direitos autorais. Ainda assim, é preciso haver um código ou estrutura legal abrangente e estabelecida que governe especificamente como os desenvolvedores de IA usam materiais protegidos por direitos autorais. No Reino Unido, o Intellectual Property Office (IPO) confirmou recentemente que não conseguiu facilitar um acordo para um código de prática voluntário que governaria o uso de obras protegidas por direitos autorais por desenvolvedores de IA.
Equilibrar os direitos de propriedade intelectual com o avanço tecnológico à medida que a IA evolui continua sendo uma questão significativa.
IA e Software de Código Aberto (OSS)
O software de código aberto fornece terreno fértil para treinar modelos de IA porque não tem restrições associadas a software proprietário. Ele dá à IA acesso a muitas bases de código padrão que executam infraestruturas em todo o mundo. Ao mesmo tempo, ele é exposto à aceleração e às melhorias que a IA gera, aprimorando ainda mais as capacidades de desenvolvimento de código aberto.
Os desenvolvedores também se beneficiam enormemente da IA porque podem fazer perguntas, obter respostas e, certo ou errado, usar a IA como base para criar algo com que trabalhar. Esse ganho significativo de produtividade está acelerando e refinando a codificação rapidamente. Os desenvolvedores podem aproveitar a IA para resolver tarefas mundanas rapidamente, obter inspiração ou obter exemplos alternativos de algo que eles achavam que era uma solução perfeita.
Implicações de Licenciamento
No entanto, nem tudo é positivo. A integração de IA em OSS tem implicações complicadas de licenciamento. A General Public License (GPL) é uma série de licenças de software livre amplamente utilizadas (há outras também), ou copyleft, que garantem aos usuários finais quatro liberdades: executar, estudar, compartilhar e modificar o software. Sob essas licenças, qualquer modificação de software precisa ser lançada dentro da mesma licença de software. Se um código for licenciado sob GPL, qualquer modificação também deve ser licenciada pela GPL.
Aí está o problema. A menos que haja total transparência em como o software foi treinado, é impossível ter certeza dos requisitos de licenciamento apropriados ou como licenciá-lo em primeiro lugar. A rastreabilidade é primordial se a violação de direitos autorais e outras complicações legais devem ser evitadas. Além disso, há a questão ética — se um desenvolvedor modificou um pedaço de código, ele ainda é o mesmo código?
Rastreabilidade e Transparência
Então a questão urgente é esta: Quais medidas práticas os desenvolvedores podem tomar para se protegerem contra o código que produzem, e qual papel o resto da comunidade de software — plataformas OSS, reguladores, empresas e empresas de IA — pode desempenhar para ajudá-los a fazer isso?
O OSS oferece transparência para dar suporte à integridade e confiança na rastreabilidade porque tudo é exposto e pode ser observado. Um erro ou descuido em software proprietário pode acontecer, mas como é um sistema fechado, as chances de ver, entender e reparar o erro são praticamente zero. Os desenvolvedores que trabalham no OSS operam à vista de uma comunidade de milhões. A comunidade exige certeza sobre onde um código-fonte de terceiros se originou — é um humano ou é IA?
Diretrizes e Protocolos
A Apache Software Foundation tem uma diretriz dizendo que os mantenedores de seus projetos não devem pegar o código-fonte feito pela IA. A IA pode ajudá-los, mas o código que eles contribuem é de responsabilidade do desenvolvedor. Se acontecer de haver um problema, então é problema dos desenvolvedores resolverem. Muitas empresas, incluindo a Aiven, têm um protocolo semelhante. Nossas diretrizes declaram que os desenvolvedores podem usar apenas as ferramentas de IA Generativa restritas pré-aprovadas. Ainda assim, os desenvolvedores são responsáveis pelas saídas e precisam ser examinados e analisados, não simplesmente tomados como estão. Dessa forma, podemos garantir que cumprimos os mais altos padrões.
Além disso, há maneiras pelas quais as organizações que usam OSS também podem desempenhar um papel, tomando medidas para proteger seus riscos no processo. Isso inclui estabelecer uma equipe interna de Descoberta Tática de IA — explicitamente criada para focar nos desafios e oportunidades criados pela IA. Em um caso, nossa equipe liderou um projeto para criticar bases de código OSS, usando ferramentas como Análise de Composição de Software para analisar a base de código gerada pela IA, comparando-a com repositórios de código aberto e bancos de dados de vulnerabilidade conhecidos.
Criando uma Raiz de Confiança na IA
Apesar dos esforços atuais, criar novas licenças e leis em torno do papel da IA no desenvolvimento de software levará tempo. Consenso, que será obtido com investigação, revisão e discussão, é necessário em relação às especificidades do papel da IA e à terminologia usada para descrevê-la. Esse desafio é ampliado pela velocidade do desenvolvimento da IA e sua aplicação em bases de código. Esse processo se move muito mais rápido do que aqueles que tentam colocar parâmetros em prática para controlá-lo.
Ao avaliar se a IA forneceu código OSS copiado como parte de sua saída, fatores como atribuição adequada, compatibilidade de licença e garantia da disponibilidade do código-fonte aberto correspondente e modificações são necessários. Também ajudaria se as empresas de IA começassem a adicionar rastreabilidade ao seu código-fonte. Isso criará uma raiz de confiança que tem o potencial de desbloquear benefícios significativos no desenvolvimento de software.
