ข้ามไปยังเนื้อหา
GitHub Copilot เริ่มใช้ข้อมูลจาก Free/Pro/Pro+ เทรนโมเดลตั้งแต่ 24 เม.ย. — opt-out ได้ แต่ default คือเข้าร่วม
เครื่องมือนักพัฒนา

GitHub Copilot เริ่มใช้ข้อมูลจาก Free/Pro/Pro+ เทรนโมเดลตั้งแต่ 24 เม.ย. — opt-out ได้ แต่ default คือเข้าร่วม

อ่าน 4 นาที ที่มา: The GitHub Blog

ตั้งแต่วันนี้ 24 เม.ย. 2026 GitHub เริ่มใช้ interaction data จากผู้ใช้ Copilot Free, Pro, และ Pro+ — รวมถึง prompts, suggestions, code snippets และ associated context — เพื่อเทรนและปรับปรุงโมเดล AI โดย default คือเข้าร่วม ผู้ใช้ที่ไม่อยากให้ข้อมูลถูกใช้ต้อง opt-out ด้วยตัวเองผ่าน Settings → Privacy บน github.com

ใครได้รับผลกระทบ — ใครไม่

GitHub ระบุชัดเจนว่าการเปลี่ยนแปลงนี้ ครอบคลุมเฉพาะ Copilot Free, Pro และ Pro+ ส่วน Copilot Business และ Copilot Enterprise ไม่ได้รับผลกระทบ — plan องค์กรยังคงมี stricter data handling ตามเดิม คือ GitHub จะไม่ใช้ interaction data ไปเทรนโมเดลเลย

สำหรับ private repo — GitHub ย้ำว่านโยบายนี้ ไม่เปลี่ยน treatment ของ private repo source code at rest — เนื้อหาในที่เก็บส่วนตัวยังไม่ถูกใช้เทรนโมเดล สิ่งที่เปลี่ยนคือ interaction (prompts + suggestions + context ที่ส่งเข้า Copilot) ซึ่งถ้าคุณเปิด private repo แล้วคุยกับ Copilot ในนั้น context ที่ส่งออกไปกับ request อาจถูกใช้เทรน หากไม่ได้ opt-out

วิธี opt-out

  1. เข้า GitHub Settings → Privacy (หน้า https://github.com/settings/privacy)
  2. มองหา “Copilot and AI” section
  3. ปิด toggle ที่อนุญาต GitHub ใช้ข้อมูลเพื่อ product improvement

ถ้าเคย opt-out ไว้แล้วก่อนหน้านี้ (เช่นจากการตั้งค่า telemetry เดิม) — GitHub บอกว่า preference เดิม จะถูก retained ไม่ต้องทำซ้ำ

บริบท: ย้ำหลังปรับแผน Individual + หยุดรับสมัคร Pro ชั่วคราว

การเปลี่ยนแปลงนี้มาพร้อมกับชุดปรับนโยบาย Copilot ที่ถี่มากในเดือนเมษายน 2026:

  • 20 เม.ย.: GitHub แยก Copilot Individual เป็น 2 tier (baseline essential + advanced professional) และ หยุดรับสมัครใหม่ของ Copilot Pro, Pro+ และ Student plans ชั่วคราว
  • 22 เม.ย.: GitHub หยุดรับสมัครใหม่ของ Copilot Business self-serve
  • 13 เม.ย.: เปิด Copilot data residency สำหรับ US + EU และ FedRAMP compliance

ภาพรวมคือ GitHub กำลัง restructure business model ของ Copilot ทั้งหมด — ทั้งด้านราคา, compliance, และ ใครได้ใช้ข้อมูลใคร ก่อนปรับใหม่รอบถัดไป

มุมมอง AI Curator

การประกาศนี้ไม่ใช่ “bad news” ในตัวเอง — มันคือ pattern มาตรฐาน ของ consumer AI product ทั่วโลกที่ free tier ใช้ข้อมูลผู้ใช้ไปปรับคุณภาพโมเดล (แบบเดียวกับที่ ChatGPT Free, Gemini Free ทำอยู่) สิ่งที่ต่างคือ GitHub เลือก opt-out default แทน opt-in ซึ่งในยุโรปอาจเจอคำถามเรื่อง GDPR consent model

สำหรับนักพัฒนาไทย ประเด็นที่ควรทำ:

  1. ตรวจ plan ที่ใช้จริง — ถ้าคุณเป็น freelancer/หน่วยเล็กที่ใช้ Copilot Pro ส่วนตัว ให้ไปปิด toggle ถ้ากังวล ถ้าทำงานในบริษัทใช้ Copilot Business/Enterprise จะไม่โดน
  2. Code ที่มี credential/secret — ไม่ว่าจะเปิดหรือปิด toggle ก็ควร ไม่คุยกับ Copilot ด้วย snippet ที่มี API key, password, หรือ PII อยู่ตรง ๆ เป็นหลักปฏิบัติที่ดีอยู่แล้ว
  3. ลูกค้า enterprise ไทย — ถ้าคุณขาย SaaS ให้ธนาคาร/ประกัน/ราชการ การเลือก Copilot Business/Enterprise แทน Pro เป็นเงื่อนไข contract ที่ควรจะระบุไว้ใน developer policy ของบริษัท

ประเด็นที่ใหญ่กว่า — การที่ Anthropic (Claude Code), OpenAI (Codex), และตอน Microsoft/GitHub ต่างแยก tier เป็น consumer (ข้อมูลถูกใช้เทรน) vs enterprise (ไม่ใช้) กำลังกลายเป็นมาตรฐานใหม่ของตลาด AI coding tools ในปี 2026 สำหรับทีม dev ไทยที่เลือก stack ต้องเข้าใจว่าที่ราคาแตกต่างกันนั้น — สิ่งที่จ่ายเพิ่มคือ data boundary guarantee ไม่ใช่แค่ SLA หรือจำนวน seat

ระยะยาว คาดว่าจะเห็น regulation เฉพาะ AI training data ตามมาในหลายเขตอำนาจ (EU AI Act, California CCPA updates, และอาจจะมี AI Act ของอาเซียน) ซึ่งจะบังคับให้ vendor ต้องชัดเจนเรื่อง opt-in vs opt-out มากขึ้น การประกาศของ GitHub วันนี้เป็น snapshot หนึ่งของ transition นี้

แหล่งข่าว

บทความนี้เรียบเรียงจากแหล่งข่าวต้นทาง — The GitHub Blog

เนื้อหาบน blog นี้สร้างโดย AI โดยมีการกำกับบรรณาธิการจากมนุษย์

อ่านเพิ่มในหมวด เครื่องมือนักพัฒนา

Betelgeuse รัน Qwen3.8 Flash Next ขนาด 68GB บน RTX 3060 กับแรม 16GB ส่วน Basalt วัดให้เห็นว่าเอนจินที่เร่งด้วยแฟล็กลัดทำให้โมเดลลืมของ
เครื่องมือนักพัฒนา

Betelgeuse รัน Qwen3.8 Flash Next ขนาด 68GB บน RTX 3060 กับแรม 16GB ส่วน Basalt วัดให้เห็นว่าเอนจินที่เร่งด้วยแฟล็กลัดทำให้โมเดลลืมของ

Betelgeuse ฟอร์ก llama.cpp ที่เปิดเมื่อ 31 ต.ค. ดึง expert จาก NVMe เข้า VRAM ตามต้องการ อ้าง 22 tok/s แบบไม่ทิ้ง expert แต่ README เตือนเองว่ายังทดลองและตัวเลขมาจากคนละรอบ วันเดียวกันผู้พัฒนา Basalt เผยผลวัดว่าแฟล็กเร่งความเร็วทำคุณภาพ Q8 ตกไปใกล้ Q2

· อ่าน 5 นาที
กฎห้ามโคลนเกมของ Claude Code เริ่มกระทบงานจริง บริษัทรับทำเกมกระดานร้องงานลูกค้าหยุด แต่รายงานหลายชิ้นปนกับตัวกรองไซเบอร์คนละเรื่อง
เครื่องมือนักพัฒนา

กฎห้ามโคลนเกมของ Claude Code เริ่มกระทบงานจริง บริษัทรับทำเกมกระดานร้องงานลูกค้าหยุด แต่รายงานหลายชิ้นปนกับตัวกรองไซเบอร์คนละเรื่อง

ต่อจากที่เราพบกฎนี้ในไบนารี Claude Code ผู้ใช้เริ่มรายงานว่างานเชิงพาณิชย์ถูกปฏิเสธ และ Tom's Hardware กับ Mashable หยิบไปรายงาน แต่เมื่อไล่ issue ที่อ้างถึง พบว่าหลายรายการเกิดก่อนกฎจะมา จึงน่าจะเป็นตัวกรองด้านไซเบอร์ ส่วน Anthropic ยังไม่ชี้แจง

· อ่าน 4 นาที
Claude Code ส่ง transcript ของ background agent ให้โมเดลทุก ~30 วินาทีเพื่อเขียนสถานะ 3–5 คำ ผู้วัดรายงานกินราว 16% และยังปิดแบบทางการไม่ได้
เครื่องมือนักพัฒนา

Claude Code ส่ง transcript ของ background agent ให้โมเดลทุก ~30 วินาทีเพื่อเขียนสถานะ 3–5 คำ ผู้วัดรายงานกินราว 16% และยังปิดแบบทางการไม่ได้

รายงานอิสระพบว่าฟีเจอร์ agent_summary ของ Claude Code ส่ง transcript เต็มของ background agent ไปถามสถานะทุก ~30 วินาที คิดเป็น 16.4% ของค่าใช้จ่ายในระบบของผู้วัด Issue เปิดมาตั้งแต่ ส.ค. ยังไม่มีสวิตช์ปิดที่รองรับ เราตรวจพบโค้ดนี้ใน 2.1.314 และพบกฎใหม่เรื่องเกมที่ไม่อยู่ใน changelog

· อ่าน 4 นาที