Der Fall Getty v. Stability AI umfasst zwei parallele Gerichtsverfahren, die von Getty Images gegen Stability AI, den Entwickler des Bildgenerierungsmodells Stable Diffusion, angestrengt wurden. Die Streitigkeiten drehen sich um den Vorwurf, dass Stability AI Millionen urheberrechtlich geschützter Fotografien aus den Datenbanken von Getty ohne Genehmigung kopiert hat, um sein System der künstlichen Intelligenz zu trainieren. Die in den Vereinigten Staaten und im Vereinigten Königreich angestrengten Fälle sind zu wegweisenden Beispielen für die Spannung zwischen der Entwicklung generativer KI und dem bestehenden Urheberrecht geworden.
Getty Images, eine große Stockfoto-Agentur, leitete Anfang 2023 rechtliche Schritte in beiden Rechtsordnungen ein. Das Unternehmen argumentierte, dass die Nutzung seiner proprietären Bilder durch Stability AI zum Training von Maschinenlern-Modellen eine Urheberrechtsverletzung in massivem Ausmaß darstelle. Stability AI hingegen hielt daran fest, dass seine Praktiken unter die gesetzlichen Ausnahmen für Text- und Data-Mining und im US-Kontext unter die Doktrin des fairen Gebrauchs fielen. Die Ergebnisse dieser Fälle werden von Technologieunternehmen, Inhaltserstellern und Rechtswissenschaftlern genau beobachtet, da sie Präzedenzfälle dafür schaffen könnten, wie Modelle künstlicher Intelligenz in Zukunft trainiert werden.
Hintergrund: Stable Diffusion und Trainingsdaten
Stable Diffusion, das im August 2022 von Stability AI veröffentlicht wurde, ist ein Deep-Learning-Modell, das detaillierte Bilder aus Textaufforderungen erzeugen kann. Das Modell wurde mit einem Datensatz namens LAION-5B trainiert, der Milliarden von Bild-Text-Paaren enthielt, die aus dem Internet gesammelt wurden. Getty Images behauptete, dass ein erheblicher Teil dieses Datensatzes seine urheberrechtlich geschützten Fotografien umfasste, von denen viele Wasserzeichen trugen oder eingebettete Metadaten enthielten, die sie als Getty-Inhalte identifizierten.
Der Trainingsprozess solcher Modelle beinhaltet das Einspeisen einer großen Anzahl von Bildern in eine neuronale Netzwerk-Architektur, typischerweise ein U-Net kombiniert mit einem Textencoder. Während des Trainings lernt das Modell statistische Muster, die visuelle Merkmale mit beschreibenden Wörtern verbinden. Getty argumentierte, dass dieser Prozess notwendigerweise das Vervielfältigen und Speichern von Kopien der Originalbilder, zumindest vorübergehend, beinhaltete und dass das resultierende Modell Ausgaben erzeugen konnte, die bestimmten urheberrechtlich geschützten Werken stark ähnelten.
US-Verfahren: Getty Images (US), Inc. v. Stability AI, Inc.
Im Februar 2023 reichte Getty Images eine Klage beim United States District Court for the District of Delaware ein. Die Beschwerde behauptete direkte und indirekte Urheberrechtsverletzung, Verstoß gegen den Digital Millennium Copyright Act (DMCA) wegen der Entfernung von Urheberrechtsverwaltungsinformationen sowie Markenrechtsverletzung im Zusammenhang mit der Erzeugung von Bildern mit Getty-Wasserzeichen.
Getty behauptete, dass Stability AI über 12 Millionen Fotografien aus seinen Datenbanken ohne Erlaubnis kopiert habe. Das Unternehmen forderte gesetzliche Schadensersatzzahlungen, die bis zu 150.000 US-Dollar pro verletztem Werk betragen könnten, was potenziell Milliarden von Dollar ausmachen würde. Stability AI beantragte die Abweisung mehrerer Klagepunkte und argumentierte, dass der DMCA-Anspruch fehlerhaft sei, da die Entfernung von Metadaten während des Trainingsprozesses erfolgt sei, nicht bei der Verbreitung des Modells selbst.
Im August 2023 gab Richter William Bryson dem Antrag von Stability AI auf Abweisung teilweise statt, ließ die Urheberrechtsverletzungsklagen jedoch zu, wies aber den DMCA-Anspruch und den Markenrechtsanspruch ab. Das Gericht befand, dass Getty eine direkte Verletzung plausibel behauptet habe, da der Trainingsprozess das Kopieren von Bildern beinhaltete. Der DMCA-Anspruch wurde jedoch abgewiesen, da Getty nicht nachweisen konnte, dass Stability AI die Bilder nach der Entfernung der Metadaten an die Öffentlichkeit verbreitet habe. Der Markenrechtsanspruch wurde abgewiesen, da die erzeugten Bilder wahrscheinlich keine Verwechslungsgefahr hinsichtlich der Quelle der Fotografien verursachten.
Der Fall setzte sich durch die Beweisaufnahme fort, wobei beide Parteien Beweise über die Zusammensetzung des Trainingsdatensatzes und die technischen Details des Modells austauschten. Ende 2024 lehnte das Gericht Anträge auf summarisches Urteil von beiden Seiten ab und ließ den Fall zur Verhandlung zu. Ein Verhandlungstermin wurde für Ende 2025 festgesetzt, obwohl über laufende Vergleichsverhandlungen berichtet wurde.
UK-Verfahren: Getty Images v. Stability AI Ltd.
Im Januar 2023 reichte Getty Images eine separate Klage beim High Court of Justice of England and Wales gegen Stability AI Ltd., die im Vereinigten Königreich ansässige Tochtergesellschaft des Unternehmens, ein. Der britische Anspruch konzentrierte sich auf Urheberrechtsverletzung und argumentierte, dass Stability AI Getty-Bilder im Vereinigten Königreich als Teil seiner Trainingsoperationen kopiert und gespeichert habe.
Der britische Fall warf aufgrund von Unterschieden im Urheberrecht besondere rechtliche Fragen auf. Im Vereinigten Königreich gibt es keine allgemeine Fair-Use-Doktrin; stattdessen gibt es spezifische Ausnahmen, einschließlich einer für Text- und Data-Mining für nichtkommerzielle Forschung. Stability AI argumentierte, dass seine Aktivitäten unter diese Ausnahme fielen, aber Getty entgegnete, dass das Training kommerzieller Natur sei und die Ausnahme nicht für die Erstellung eines kommerziellen Produkts gelte.
Im Juli 2023 ließ das High Court den Anspruch von Getty zu und lehnte den Antrag von Stability AI ab, Teile des Falls zu streichen. Das Gericht stellte fest, dass die aufgeworfenen Fragen erheblich seien und einer vollständigen Prüfung bedürften. Der Fall wurde bis zum Ausgang der US-Verfahren ausgesetzt, da die Parteien versuchten, doppelte Verfahren zu vermeiden. Anfang 2025 wurde die Aussetzung jedoch aufgehoben und der britische Fall wieder aufgenommen, wobei eine Fallmanagementkonferenz für Mitte 2025 geplant wurde.
Rechtliche Argumente und Verteidigungen
Die Hauptverteidigung von Stability AI in beiden Rechtsordnungen war, dass das Training eines KI-Modells mit urheberrechtlich geschützten Bildern keine Verletzung darstelle, da das Modell die Bilder nicht in erkennbarer Form reproduziere. Das Unternehmen argumentierte, dass der Trainingsprozess die Umwandlung von Bildern in mathematische Gewichte beinhalte und dass das endgültige Modell ein funktionales Werkzeug sei, keine Kopie eines bestimmten Werks.
In den USA berief sich Stability AI auf die Fair-Use-Doktrin und führte Faktoren wie die transformative Natur der Nutzung, die Tatsache, dass die Bilder für nicht-expressive Zwecke verwendet wurden, und das Fehlen von Marktschäden an. Das Unternehmen verwies auf frühere Fälle mit Suchmaschinen und Buchdigitalisierung, in denen Gerichte ähnliche Nutzungen als fairen Gebrauch befunden hatten. Getty argumentierte jedoch, dass das Ausmaß des Kopierens und die kommerzielle Natur der Nutzung gegen den fairen Gebrauch sprächen und dass das Modell Bilder erzeugen könne, die mit Gettys eigenen Produkten konkurrierten.
Im Vereinigten Königreich konzentrierte sich die Verteidigung auf die Ausnahme für Text- und Data-Mining gemäß dem Copyright, Designs and Patents Act 1988. Stability AI argumentierte, dass sein Training eine Form der computergestützten Analyse von Daten sei, die für nichtkommerzielle Forschung erlaubt sei. Getty entgegnete, dass Stability AI ein kommerzielles Unternehmen sei und die Ausnahme nicht dazu gedacht sei, das Training kommerzieller KI-Produkte abzudecken.
Auswirkungen auf die KI-Branche
Die Fälle haben erhebliche Auswirkungen auf das breitere Maschinenlern-Ökosystem. Viele KI-Unternehmen, darunter OpenAI, Anthropic und Google DeepMind, verlassen sich auf groß angelegtes Web-Scraping, um Trainingsdatensätze aufzubauen. Ein Urteil gegen Stability AI könnte diese Unternehmen zwingen, Trainingsdaten zu lizenzieren oder ihre Praktiken zu ändern, was möglicherweise die Kosten erhöht und Innovationen verlangsamt.
Umgekehrt könnte ein Urteil zugunsten von Stability AI ein weitreichendes Recht etablieren, urheberrechtlich geschütztes Material für KI-Training zu verwenden, was Inhaltsersteller und Verleger abgelehnt haben. Die Fälle sind Teil einer Welle von Rechtsstreitigkeiten, einschließlich Klagen von Autoren gegen OpenAI und von bildenden Künstlern gegen andere KI-Unternehmen, die darauf abzielen, die Grenzen der zulässigen Nutzung zu definieren.
Die Ergebnisse könnten auch die Entwicklung von großen Sprachmodellen und anderen generativen Systemen beeinflussen. Wenn das Training mit urheberrechtlich geschützten Daten eingeschränkt wird, könnten Unternehmen auf gemeinfreie oder ausdrücklich lizenzierte Daten angewiesen sein, was die Vielfalt und Qualität von KI-Ausgaben einschränken könnte. Einige Unternehmen haben bereits damit begonnen, Lizenzvereinbarungen mit Inhaltsanbietern abzuschließen, wie etwa OpenAIs Deals mit Nachrichtenorganisationen, als proaktive Maßnahme.
Technische und ethische Dimensionen
Die Fälle werfen auch technische und ethische Fragen darüber auf, wie KI-Modelle trainiert werden. Die neuronale Netzwerk-Architektur, die in Stable Diffusion verwendet wird und ein U-Net und einen Textencoder umfasst, ist darauf ausgelegt, die statistische Verteilung von Bildern zu lernen. Ob dieser Prozess im rechtlichen Sinne "Kopieren" darstellt, ist Gegenstand anhaltender Debatten.
Ethisch gesehen werfen die Fälle Bedenken hinsichtlich der Rechte einzelner Fotografen und Künstler auf, deren Werke ohne Vergütung verwendet werden. Getty Images hat sich als Verteidiger der Rechte von Kreativen positioniert, während Stability AI argumentiert hat, dass seine Technologie neue Formen der Kreativität ermögliche und dass übermäßig restriktive Urheberrechtsgesetze den Fortschritt behindern würden.
Einige Forscher haben technische Lösungen vorgeschlagen, wie Datenanreicherungs-Techniken oder die Verwendung von Modellbeschneidung, um die Abhängigkeit von urheberrechtlich geschützten Daten zu verringern. Andere haben die Entwicklung von Trainingsdatensätzen gefordert, die vollständig lizenziert oder aus gemeinfreien Werken zusammengesetzt sind. Diese Ansätze bleiben experimentell, und die rechtliche Landschaft wird wahrscheinlich ihre Übernahme prägen.
Aktueller Stand und Zukunftsaussichten
Stand Mitte 2025 sind beide Fälle weiterhin ungelöst. Der US-Fall ist für Ende 2025 zur Verhandlung angesetzt, während sich der britische Fall in einem frühen Stadium befindet. Rechtsexperten erwarten, dass die US-Verhandlung genau beobachtet wird, da sie die erste große gerichtliche Entscheidung zum KI-Training und Urheberrecht in den Vereinigten Staaten hervorbringen könnte.
Ein Vergleich bleibt möglich, da beide Parteien Anreize haben, die Unsicherheit einer Verhandlung zu vermeiden. Die Einsätze sind jedoch hoch, und jeder Vergleich könnte einen Maßstab für Lizenzgebühren setzen oder einen Rahmen für zukünftige Vereinbarungen etablieren. Die Fälle werden wahrscheinlich auch in Berufung gehen, unabhängig vom ersten Ausgang, was bedeutet, dass endgültige Lösungen Jahre dauern könnten.
Der Fall Getty v. Stability AI ist Teil einer breiteren globalen Diskussion über die Regulierung von künstlicher Intelligenz. Regierungen in der Europäischen Union, Japan und anderen Rechtsordnungen erwägen oder implementieren Regeln für KI-Trainingsdaten. Die Entscheidungen in diesen Fällen könnten diese regulatorischen Bemühungen beeinflussen und die Zukunft der KI-Branche für Jahre prägen.