GitHub Copilot aktualisiert Datennutzungsrichtlinie für Modelltraining

Details zur Richtlinienänderung
GitHub gab bekannt, dass ab dem 24. April 2026 Interaktionsdaten von Copilot Free-, Pro- und Pro+-Nutzern zum Training und zur Verbesserung ihrer KI-Modelle verwendet werden, sofern Nutzer nicht widersprechen. Copilot Business- und Copilot Enterprise-Nutzer sind von diesem Update nicht betroffen.
Wenn Sie sich zuvor gegen die Datenerfassung für Produktverbesserungen entschieden haben, wurde Ihre Einstellung beibehalten. Sie können in den Einstellungen unter "Datenschutz" widersprechen.
Welche Daten erfasst werden
Zu den Interaktionsdaten, die möglicherweise erfasst und genutzt werden, gehören:
- Von Ihnen akzeptierte oder bearbeitete Ausgaben
- An GitHub Copilot gesendete Eingaben, einschließlich dem Modell angezeigter Codeausschnitte
- Code-Kontext um Ihre Cursorposition
- Von Ihnen verfasste Kommentare und Dokumentation
- Dateinamen, Repository-Struktur und Navigationsmuster
- Interaktionen mit Copilot-Funktionen (Chat, Inline-Vorschläge usw.)
- Ihr Feedback zu Vorschlägen (Daumen-hoch/runter-Bewertungen)
Welche Daten NICHT verwendet werden
Dieses Programm verwendet nicht:
- Interaktionsdaten von Copilot Business, Copilot Enterprise oder unternehmenseigenen Repositories
- Interaktionsdaten von Nutzern, die im Training von Modellen in ihren Copilot-Einstellungen widersprechen
- Inhalte aus Ihren Issues, Diskussionen oder privaten Repositories im Ruhezustand
GitHub weist darauf hin, dass der Begriff "im Ruhezustand" bewusst gewählt wurde, da Copilot Code aus privaten Repositories verarbeitet, wenn Sie Copilot aktiv nutzen. Diese Interaktionsdaten sind für den Betrieb des Dienstes erforderlich und könnten für das Modelltraining verwendet werden, sofern Sie nicht widersprechen.
Datenaustausch und Hintergrund
Die in diesem Programm verwendeten Daten können mit GitHub-Partnern einschließlich Microsoft geteilt werden. Diese Daten werden nicht mit Drittanbietern von KI-Modellen oder anderen unabhängigen Dienstleistern geteilt.
GitHub gibt an, dass bereits Interaktionsdaten von Microsoft-Mitarbeitern einbezogen wurden und bedeutende Verbesserungen, einschließlich höherer Akzeptanzraten in mehreren Sprachen, festgestellt wurden. Auch Interaktionsdaten von GitHub-Mitarbeitern werden künftig verwendet.
GitHub's ursprüngliche Modelle wurden mit einer Mischung aus öffentlich verfügbaren Daten und handgefertigten Codebeispielen erstellt.
📖 Read the full source: HN LLM Tools
👀 Siehe auch

Anthropic Claude-Benutzer melden stille Funktionseinschränkung bei bezahltem Konto
Ein zahlender Claude-Abonnent berichtet, dass die Ausführung von Shell/Bash-Befehlen in allen Sitzungen ohne Benachrichtigung gestoppt wurde, wobei die Einschränkungen auf Systemprompt-Ebene bei der Bereitstellung implementiert wurden. Der Nutzer reichte mehrere Support-Tickets und Beschwerdeformulare ein, erhielt jedoch keine Antwort, während die Abrechnung weiterlief.
Warum 2026 Code schreiben? Menschliches Coden ist weiterhin wichtig für KI-Agenten
Doug Turnbull argumentiert, dass Menschen auch 2026 Code schreiben müssen, um Architekturen zu verstehen, Zerbrechlichkeit zu reduzieren und Agenten effektiv zu steuern.

Bedenken hinsichtlich der Benutzerfreundlichkeit und wirtschaftlichen Tragfähigkeit von OpenClaw tauchen auf.
OpenClaw wurde für seine hohen Eintrittsbarrieren, prohibitive Kosten, Sicherheitsprobleme und irreführenden Speicherkapazitäten kritisiert. Alternative Lösungen wie der MemU Bot wurden empfohlen.

KI-Anbieterbindung eskaliert: Modellwechsel kostet jetzt mehr als die meisten erwartet haben
Eine Umfrage von Zapier unter 542 US-Führungskräften zeigt, dass 90 % glaubten, innerhalb von 4 Wochen den KI-Anbieter wechseln zu können, aber 58 % der tatsächlichen Migrationen schlugen fehl oder dauerten viel länger. In der Zwischenzeit erhöhte OpenAI die Preise für GPT-5.2-Eingabetoken von 1,25 $ auf 5,75 $, und Anthropic führte für Claude Enterprise eine dynamische Preisgestaltung ein, die die Kosten für Vielnutzer potenziell verdoppeln oder verdreifachen könnte.