AIを用いたコーディング支援ツールのリスクと懸念

今回は「AIを用いたコーディング支援ツールのリスクと懸念」について書きます。

まずはChatGPTを介して言語モデルに「あなたはセキュリティエンジニアだと想像し、GitHub Copilotのリスクと懸念に解説してください。」と質問してみました。

GitHub Copilotは、コーディング支援ツールとして開発者に広く利用されています。以下に、GitHub Copilotに関連するリスクと懸念点をいくつか解説します。

1. セキュリティとプライバシー: GitHub Copilotは、コードの自動生成を行うため、利用者のプライバシーとセキュリティに関わる情報にアクセスする必要があります。このプロセスには、ソースコードやコメントなどのデータがサーバーに送信され、AIモデルによって処理されます。適切なセキュリティメカニズムが備わっているかどうか、データの保護と機密性をどのように確保するかが重要です。

2. コードの品質と慣用句: Copilotは機械学習モデルを利用しており、膨大なコードベースから学習しています。しかし、AIは人間とは異なる思考パターンを持つため、生成されるコードが正確でない、またはセキュリティ上の脆弱性を含む可能性があります。開発者は、Copilotが生成したコードを慎重にレビューし、適切なテストと検証を行う必要があります。

3. ライセンスと著作権: Copilotはオープンソースのコードを学習するため、生成されたコードはオープンソースのライセンスに従っている場合があります。しかし、Copilotが生成したコードがライセンス違反や著作権侵害を含む可能性もあります。開発者は、Copilotが提案するコードのライセンスや著作権に留意し、適切な権利情報を保持する必要があります。

4. 偽情報とセキュリティリスク: Copilotは学習データから生成されたコードを提案するため、不正確な情報やセキュリティ上のリスクを含む可能性もあります。開発者は、提案されたコードを信頼する前に検証する必要があります。また、Copilotを利用する際には、セキュリティベストプラクティスを遵守し、適切なセキュリティテストを実施することも重要です。

これらのリスクと懸念点を考慮することで、GitHub Copilotを安全に活用することがで

きます。開発者は、自身のコードを適切にレビューし、セキュリティに関連するコードや機密情報には特に注意を払う必要があります。さらに、Copilotの提案を補完的なツールとして活用し、最終的な判断は自身の専門知識と経験に基づいて行うことが重要です。

質問した結果、上記の回答が得られた。この回答の中で気になるのは「セキュリティとプライバシー」と「ライセンスと著作権」である。ライセンスと著作権でいうと、Appleは、自社のデータが競合他社に流出することを防ぐため、Apple はOpenAIのChatGPTや Microsoft 所有のGitHub の Copilot などのツールの内部使用を制限している。GitHub Copilotのようなツールは、プログラミング作業の効率化を図ることができるが、データ流出ということを考えると、企業にとってはデータの方が価値があるので使いづらい部分はあると考える。また、最近では、MicrosoftがOpenAIとのパートナーシップでCoPilotを作成しましたが、CoPilotでは、秘密情報や著作権のあるコードなどが補完オプションとして提案されている可能性がある。