残りの知的財産の問題に対処するために、AIモデルは、モデルの記憶のリスクを軽減する方法で訓練する必要があります。これは、独自の回答を生成するのではなく、学習データからの回答を単純にコピーするAIの行動です。これは、正則化、早期停止、交差検証などの手法で実現できます。または、入力コードをデータベース内の元のコードと比較するアルゴリズムを使用できます。
To address the remaining intellectual property issue, the AI model would need to be trained in a way that reduces the risk of model memorisation, a behaviour of the AI that simply copies answers from its learning data rather than generating unique answers. This can be achieved with techniques such as regularization, early stopping, and cross-validation. Alternatively, an algorithm that compares the input code with original codes in its database could be used.