Опубликовано 26 марта 2026

GitHub Copilot будет использовать ваш код для обучения: что меняется

GitHub Copilot будет учиться на вашем коде – но можно от этого отказаться

С 24 апреля GitHub изменит политику использования данных Copilot. Запросы и ответы пользователей будут использоваться для обучения ИИ, если не отключить эту опцию.

Регулирование 3 – 4 минуты чтения
Источник события: GitHub Copilot 3 – 4 минуты чтения

GitHub объявил об изменениях в политике использования данных своего ИИ-ассистента Copilot. Если коротко, с 24 апреля то, что вы пишете в Copilot и что он отвечает, может использоваться для обучения и улучшения модели – если вы явно не откажетесь от этого.

Что изменится в политике использования данных Copilot

Что именно изменится

Раньше данные пользователей Copilot Free, Pro и Pro+ по умолчанию не использовались для обучения модели. Теперь это правило меняется на противоположное: данные будут собираться, если пользователь сам не выберет опцию отказа.

Под «данными» здесь понимается то, что в документах называют interaction data – взаимодействие с ассистентом. Проще говоря: ваши запросы к Copilot, его ответы, фрагменты кода, которые вы отправляете или получаете, и контекст вокруг них. Это именно то, что модель «видит» во время работы с вами.

Изменение касается трёх уровней подписки: Copilot Free (бесплатный план), Copilot Pro и Copilot Pro+. Корпоративные планы – Copilot Business и Enterprise – в это обновление не входят, там условия традиционно более строгие.

Почему сбор пользовательских данных стал нормой

Почему это стало стандартом, а не исключением

Это довольно распространённая практика в индустрии. Большинство ИИ-сервисов – и не только в сфере кода – используют пользовательские данные для улучшения своих моделей. Логика здесь понятна: реальные запросы от реальных людей – это ценнейший материал для обучения. Никакие синтетические наборы данных (датасеты) не заменят того, как люди реально формулируют задачи, какие ошибки допускают, как уточняют запросы.

GitHub в этом смысле движется в ту же сторону, что и другие игроки рынка. Разница лишь в том, что раньше у них по умолчанию стояло «не собирать», а теперь – «собирать, если не отказались». Такой подход называют opt-out – в отличие от opt-in, когда пользователь сам соглашается.

Это небольшое, но принципиальное различие. При opt-in большинство людей просто не замечает настройки и ничего не включает. При opt-out – ровно наоборот: данные идут в обучение у всех, кто не потрудился найти и выключить нужный тумблер.

Как отказаться от передачи данных Copilot

Что делать, если вы не хотите делиться данными

Возможность отказаться остаётся. GitHub прямо указывает, что пользователи могут отключить передачу данных – для этого нужно найти соответствующую настройку в своём аккаунте. Где именно – это уже в интерфейсе GitHub, в разделе настроек приватности или Copilot.

Если вы работаете с чувствительным кодом – корпоративными проектами, закрытыми репозиториями, клиентскими данными – это стоит проверить заранее, до 24 апреля. После этой даты новая политика вступает в силу.

Значение изменений в политике данных Copilot

Почему это важно не только технически

Copilot – один из самых популярных ИИ-инструментов среди разработчиков. Им пользуются миллионы людей: от студентов до команд в крупных компаниях. Это значит, что даже небольшое изменение в политике данных затрагивает огромное количество людей.

С одной стороны, участие пользователей в улучшении модели – это своего рода взаимный обмен: ты помогаешь обучить инструмент, инструмент становится лучше для тебя и других. С другой – далеко не все готовы, чтобы их код, даже в обезличенном виде, куда-то уходил. Особенно если речь идёт о коммерческих проектах.

Пока открытым остаётся вопрос о том, насколько эффективно пользователи смогут находить настройку отказа и пользоваться ею. Практика показывает, что большинство людей не читает уведомления об изменениях политики и не меняет настройки по умолчанию – а значит, на обучение пойдут данные большинства.

Это не катастрофа и не скандал – просто важная деталь, о которой стоит знать. Если вам всё равно – ничего делать не нужно. Если нет – теперь вы знаете, что проверить.

Оригинальное название: Updates to GitHub Copilot interaction data usage policy
Дата публикации: 25 мар 2026
GitHub Copilot github.blog Американский ИИ-ассистент для программистов, встроенный в экосистему GitHub.
Предыдущая статья Google выпустила Lyria 3 Pro: ИИ, понимающий музыку как структуру, а не набор фрагментов Следующая статья Устойчивость к сбоям в больших языковых моделях: как DeepSeek учится работать с отказами

Связанные публикации

Вам может быть интересно

Перейти к другим событиям

События – лишь часть картины. Эти материалы помогают увидеть шире: контекст, последствия и идеи, стоящие за новостями.

OpenAI выпустила набор готовых политик безопасности с открытым исходным кодом, которые помогают разработчикам защищать подростков от опасного контента в ИИ-приложениях.

OpenAIopenai.com 25 мар 2026

От источника к разбору

Как создавался этот текст

Этот материал не является прямым пересказом исходной публикации. Сначала была отобрана сама новость – как событие, важное для понимания развития ИИ. Затем мы задали рамку обработки: что в тексте важно прояснить, какой контекст добавить и на чём сделать акцент. Это позволило превратить отдельный анонс или обновление в связный и осмысленный разбор.

Нейросети, участвовавшие в работе

Мы открыто показываем, какие модели использовались на разных этапах обработки. Каждая из них выполняла свою роль – анализ источника, переписывание, проверка и визуальная интерпретация. Такой подход позволяет сохранить прозрачность процесса и ясно показать, как именно технологии участвовали в создании материала.

1.
Claude Sonnet 4.6 Anthropic Анализ исходной публикации и написание текста Нейросеть изучает оригинальный материал и формирует связный текст

1. Анализ исходной публикации и написание текста

Нейросеть изучает оригинальный материал и формирует связный текст

Claude Sonnet 4.6 Anthropic
2.
Gemini 2.5 Flash Google DeepMind Проверка и правка текста Исправление ошибок, неточностей и спорных формулировок

2. Проверка и правка текста

Исправление ошибок, неточностей и спорных формулировок

Gemini 2.5 Flash Google DeepMind
3.
DeepSeek-V3.2 DeepSeek Подготовка описания для иллюстрации Генерация текстового промпта для визуальной модели

3. Подготовка описания для иллюстрации

Генерация текстового промпта для визуальной модели

DeepSeek-V3.2 DeepSeek
4.
FLUX.2 Pro Black Forest Labs Создание иллюстрации Генерация изображения по подготовленному промпту

4. Создание иллюстрации

Генерация изображения по подготовленному промпту

FLUX.2 Pro Black Forest Labs

Не пропустите ни одного эксперимента!

Подпишитесь на Telegram-канал –
там мы регулярно публикуем анонсы новых книг, статей и интервью.

Подписаться