德州农工大学计算机科学教授Tim Davis在推特上发文，提到GitHub Copilot在他禁用公开程序代码设置下，写出一大区块他应受版权保护的程序代码，使用的过程没有标注归属（Attribution），也没有LGPL授权，他贴出自己与GitHub Copilot在稀疏矩阵转置、稀疏矩阵加法的程序代码，认为两者几乎一模一样，GitHub Copilo还有其他稀疏矩阵的程序代码，也同样与Tim Davis的程序代码有高度雷同。
其他开发者按照Tim Davis的设置，重现了这段有争议的程序代码，System76技术总监转推了Tim Davis的推文，评论这个事件是GitHub Copilot非法洗程序代码的例子，这串推文引来了GitHub Copilot创造者Alex Graveley回推，他认为Tim Davis所编写的程序代码和GitHub Copilot产生的程序代码不同，虽然很像但是不同，并提到如果有人可以发明一种算法，自动识别程序代码是由其中一方衍生出来的，那就可以申请专利了。
Alex Graveley在自己的推特时间轴发文，写道GitHub Copilot累计到现在，被指控的问题共有9个，包括剽窃程序代码、在程序代码中引入漏洞，甚至让人变笨。Alex Graveley嘲讽这些指控，认为是来自恐惧新技术保守人士的莫须有指控。
另一篇在HackerNews引起热议的文章〈Maybe you don’t mind if GitHub Copilot used your open-source code without asking.But how will you feel if Copilot erases your open-source community?〉是一位名叫Matthew Butterick的律师，要带头对GitHub Copilot发起诉讼。
Matthew Butterick及其事务所，正在调查GitHub Copilot违反对开源作者和终端用户法律义务的潜在诉讼案，文中提到，绝大多数的开源软件都是根据授权发布，这些授权授给用户部分权利，但同时用户必须负起某些义务，像是保留精确的程序代码归属，这些授权将会是软件开发者能够宣称合法拥有该程序代码的依据。
Matthew Butterick表示，既然微软和OpenAI都坦承Copilot和Codex，皆使用GitHub公共存储库的开源软件训练，那就必须遵守授权的义务，或是以授权例外在版权法下合理使用这些程序代码。如果微软和OpenAI都是根据各自的开源授权使用程序代码存储库，则必须发布大量的程序代码归属，但Copilot并没有提供明显的归属。
因此微软和OpenAI势必需要宣称GitHub Copilot为合理使用这些程序代码，GitHub首席执行官Nat Friedman也在Copilot技术预览阶段，称Copilot在公共资料上训练机器学习系统是合理使用。不过这个论点软件自由保护协会（Software Freedom Conservancy）并不买单，而且微软和OpenAI也没有提供GitHub合理使用这些程序代码的法律地位。
这件事情很重要的原因，Matthew Butterick认为，Copilot切断开源软件作者与开发者中间的法律关系，也就是微软创建起了新的围墙，使开发者无法探索开源传统开源社群，开源作者被隐藏在Copilot的大型程序代码库中，进而严重伤害开源社群发展，因此在损害变得难以弥补之前，他必须测试Copilot的合法性，所以才发起诉讼。
他也强调，他并非反对人工智能辅助工具，但微软可以选择对开源社群更为友善的路径，像是号召志愿者，或是征求有偿贡献训练语料库。