Developer Perspectives on Licensing and Copyright Issues Arising from Generative AI for Software Development
Notice bibliographique
Résumé
Despite the utility that Generative AI (GenAI) tools provide for tasks such as writing code, the use of these tools raises important legal questions and potential risks, particularly those associated with copyright law. As lawmakers and regulators respond to these questions, the views of users can offer relevant perspectives. In this article, we provide: (1) a survey of 574 developers on the licensing and copyright aspects of GenAI for coding, as well as follow-up interviews; (2) a snapshot of developers’ views at a time when GenAI and perceptions of it were rapidly evolving; and (3) an analysis of developers’ perspectives, yielding insights and recommendations that can inform future regulatory decisions in this evolving field. Our results show the benefits developers derive from GenAI, how they view the use of AI-generated code as similar to using other existing code, the varied opinions they have on who should own or be compensated for such code, that they are concerned about data leakage via GenAI, and other findings, providing organizations and policymakers with valuable insights into how the technology is being used and the concerns that stakeholders believe warrant attention.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,077 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,014 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».