Modelos treinados em conjuntos maiores de dados fora do código-fonte aberto licenciado permissivamente podem fornecer desempenho superior, mas as empresas que os utilizam correm o risco de entrar em conflito com violações de IP e direitos autorais, disse o presidente da Tabnine, Peter Guagenti. O recurso de origem e atribuição de código aborda essa compensação e aumenta a produtividade sem sacrificar a conformidade, de acordo com Guagenti. E, com a lei de direitos autorais para o uso de conteúdo gerado por IA ainda não resolvida, a postura proativa da Tabnine visa reduzir o risco de violação de propriedade intelectual quando as empresas usam modelos como Claude da Anthropic, GPT-4o da OpenAI e Command R+ da Cohere para desenvolvimento de software.
O recurso Code Provenance and Attribution oferece suporte a atividades de desenvolvimento de software, incluindo geração de código, correção de código, geração de casos de teste e implementação de problemas do Jira. Os planos futuros incluem permitir que os usuários identifiquem repositórios específicos, como aqueles mantidos por concorrentes, para verificações de código gerado. Tabnine também planeja adicionar um recurso de censura para permitir que os administradores removam o código correspondente antes que ele seja exibido ao desenvolvedor.
