Developer Perspectives on Licensing and Copyright Issues Arising from Generative AI for Coding

要約

生成 AI (GenAI) ツールは、すでにソフトウェア開発慣行の変革を始めています。
コードの作成などのタスクではこれらのツールは有用ですが、これらのツールを使用すると、特に著作権法に関連した重要な法的問題や潜在的なリスクが生じます。
この不確実性のさなか、この文書では、開発活動に GenAI ツールを使用している 574 人の GitHub 開発者を対象に、ソフトウェア エンジニアリングと法律の研究者が共同で実施した調査結果を紹介します。
調査とフォローアップインタビューでは、著作権性、生成されたコードの所有権、および関連する考慮事項についての開発者の認識だけでなく、新たな法的問題に関する開発者の意見も調査されました。
また、開発者の潜在的な誤解、開発者の作業に対する GenAI の影響、ライセンス/著作権のリスクに対する開発者の認識についても調査します。
定性的および定量的分析の結果、著作権問題に対する開発者の意見は大きく異なり、多くの開発者がこれらの法的問題が含む微妙なニュアンスを認識していることがわかりました。
私たちは以下を提供します: (1) コーディングにおける GenAI のライセンスと著作権の側面に関する 574 人の開発者に対する調査、(2) GenAI とそれに対する認識が急速に進化しているときの実務者の見解のスナップショット、および (3) 分析
開発者の見解を収集し、この進化する分野における将来の規制上の決定に役立つ洞察と推奨事項をもたらします。

要約(オリジナル)

Generative AI (GenAI) tools have already started to transform software development practices. Despite their utility in tasks such as writing code, the use of these tools raises important legal questions and potential risks, particularly those associated with copyright law. In the midst of this uncertainty, this paper presents a study jointly conducted by software engineering and legal researchers that surveyed 574 GitHub developers who use GenAI tools for development activities. The survey and follow-up interviews probed the developers’ opinions on emerging legal issues as well as their perception of copyrightability, ownership of generated code, and related considerations. We also investigate potential developer misconceptions, the impact of GenAI on developers’ work, and developers’ awareness of licensing/copyright risks. Qualitative and quantitative analysis showed that developers’ opinions on copyright issues vary broadly and that many developers are aware of the nuances these legal questions involve. We provide: (1) a survey of 574 developers on the licensing and copyright aspects of GenAI for coding, (2) a snapshot of practitioners’ views at a time when GenAI and perceptions of it are rapidly evolving, and (3) an analysis of developers’ views, yielding insights and recommendations that can inform future regulatory decisions in this evolving field.

arxiv情報

著者 Trevor Stalnaker,Nathan Wintersgill,Oscar Chaparro,Laura A. Heymann,Massimiliano Di Penta,Daniel M German,Denys Poshyvanyk
発行日 2025-01-22 16:08:07+00:00
arxivサイト arxiv_id(pdf)

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google

カテゴリー: cs.AI, cs.SE パーマリンク