गेटी बनाम स्टेबिलिटी एआई मामला

गेटी बनाम स्टेबिलिटी एआई मामला दो समानांतर कानूनी कार्यवाहियों को शामिल करता है, जो गेटी इमेजेज द्वारा स्टेबिलिटी एआई के खिलाफ दायर की गई हैं, जो स्टेबल डिफ्यूजन इमेज जनरेशन मॉडल का डेवलपर है। ये विवाद इस आरोप पर केंद्रित हैं कि स्टेबिलिटी एआई ने अपनी कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली को प्रशिक्षित करने के लिए बिना अनुमति के गेटी के डेटाबेस से लाखों कॉपीराइटेड तस्वीरों की नकल की। ये मामले, जो संयुक्त राज्य अमेरिका और यूनाइटेड किंगडम में दायर किए गए हैं, Generative AI विकास और मौजूदा कॉपीराइट कानून के बीच तनाव के ऐतिहासिक उदाहरण बन गए हैं।

गेटी इमेजेज, एक प्रमुख स्टॉक फोटो एजेंसी, ने 2023 की शुरुआत में दोनों क्षेत्राधिकारों में कानूनी कार्रवाई शुरू की। कंपनी ने तर्क दिया कि Machine learning मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए स्टेबिलिटी एआई द्वारा उसकी स्वामित्व वाली छवियों का उपयोग बड़े पैमाने पर कॉपीराइट उल्लंघन है। जवाब में, स्टेबिलिटी एआई ने कहा कि उसकी प्रथाएँ टेक्स्ट और डेटा माइनिंग के लिए कानूनी छूटों के अंतर्गत आती हैं, और अमेरिकी संदर्भ में, उचित उपयोग के सिद्धांत के तहत। इन मामलों के परिणामों पर प्रौद्योगिकी कंपनियों, सामग्री निर्माताओं और कानूनी विद्वानों द्वारा बारीकी से नज़र रखी जा रही है, क्योंकि ये भविष्य में Artificial intelligence मॉडल को प्रशिक्षित करने के तरीके के लिए मिसाल कायम कर सकते हैं।

पृष्ठभूमि: स्टेबल डिफ्यूजन और प्रशिक्षण डेटा

अगस्त 2022 में स्टेबिलिटी एआई द्वारा जारी किया गया स्टेबल डिफ्यूजन, एक Deep learning मॉडल है जो टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से विस्तृत छवियाँ उत्पन्न करने में सक्षम है। मॉडल को LAION-5B नामक डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था, जिसमें इंटरनेट से एकत्र किए गए अरबों इमेज-टेक्स्ट जोड़े शामिल थे। गेटी इमेजेज ने आरोप लगाया कि इस डेटासेट के एक महत्वपूर्ण हिस्से में उसकी कॉपीराइटेड तस्वीरें शामिल थीं, जिनमें से कई वॉटरमार्क या एम्बेडेड मेटाडेटा के साथ थीं जो उन्हें गेटी सामग्री के रूप में पहचानती थीं।

ऐसे मॉडलों के लिए प्रशिक्षण प्रक्रिया में आम तौर पर एक Neural network आर्किटेक्चर में बड़ी संख्या में छवियाँ फीड करना शामिल होता है, जो आम तौर पर एक U-Net और एक टेक्स्ट एनकोडर से बना होता है। प्रशिक्षण के दौरान, मॉडल दृश्य विशेषताओं को वर्णनात्मक शब्दों से जोड़ने वाले सांख्यिकीय पैटर्न सीखता है। गेटी ने तर्क दिया कि इस प्रक्रिया में अनिवार्य रूप से मूल छवियों की प्रतिकृति बनाना और संग्रहीत करना शामिल था, कम से कम अस्थायी रूप से, और परिणामी मॉडल ऐसे आउटपुट उत्पन्न कर सकता है जो विशिष्ट कॉपीराइट किए गए कार्यों से काफी मिलते-जुलते हों।

अमेरिकी कार्यवाही: गेटी इमेजेज (यूएस), इंक. बनाम स्टेबिलिटी एआई, इंक.

फरवरी 2023 में, गेटी इमेजेज ने संयुक्त राज्य अमेरिका के डेलावेयर जिले के जिला न्यायालय में एक मुकदमा दायर किया। शिकायत में प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष कॉपीराइट उल्लंघन, कॉपीराइट प्रबंधन जानकारी को हटाने के लिए डिजिटल मिलेनियम कॉपीराइट एक्ट (DMCA) का उल्लंघन, और गेटी वॉटरमार्क वाली छवियों के निर्माण से संबंधित ट्रेडमार्क उल्लंघन का आरोप लगाया गया।

गेटी ने दावा किया कि स्टेबिलिटी एआई ने उसके डेटाबेस से बिना अनुमति के 12 मिलियन से अधिक तस्वीरों की नकल की। कंपनी ने वैधानिक क्षतिपूर्ति की मांग की, जो प्रति उल्लंघित कार्य $150,000 तक हो सकती है, जो संभावित रूप से अरबों डॉलर तक पहुँच सकती है। स्टेबिलिटी एआई ने कई दावों को खारिज करने के लिए प्रस्ताव दिया, यह तर्क देते हुए कि DMCA का दावा त्रुटिपूर्ण था क्योंकि मेटाडेटा को हटाना प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान हुआ था, न कि मॉडल के वितरण में।

अगस्त 2023 में, न्यायाधीश विलियम ब्रायसन ने स्टेबिलिटी एआई के खारिज करने के प्रस्ताव को आंशिक रूप से स्वीकार कर लिया, जिससे कॉपीराइट उल्लंघन के दावों को आगे बढ़ने दिया गया, लेकिन DMCA दावे और ट्रेडमार्क दावे को खारिज कर दिया। अदालत ने पाया कि गेटी ने प्रत्यक्ष उल्लंघन का प्रशंसनीय आरोप लगाया था, क्योंकि प्रशिक्षण प्रक्रिया में छवियों की नकल करना शामिल था। हालाँकि, DMCA दावे को खारिज कर दिया गया क्योंकि गेटी यह दिखाने में विफल रहा कि स्टेबिलिटी एआई ने मेटाडेटा हटाने के बाद छवियों को जनता में वितरित किया। ट्रेडमार्क दावे को खारिज कर दिया गया क्योंकि उत्पन्न छवियों से तस्वीरों के स्रोत के बारे में भ्रम पैदा होने की संभावना नहीं थी।

मामला खोज चरण के माध्यम से जारी रहा, दोनों पक्षों ने प्रशिक्षण डेटासेट की संरचना और मॉडल के तकनीकी विवरणों के बारे में सबूतों का आदान-प्रदान किया। 2024 के अंत में, अदालत ने दोनों पक्षों के सारांश निर्णय प्रस्तावों को अस्वीकार कर दिया, जिससे मामला मुकदमे की ओर बढ़ सका। मुकदमे की तारी 2025 के अंत के लिए निर्धारित की गई थी, हालाँकि समझौते की बातचीत चल रही होने की सूचना थी।

यूके कार्यवाही: गेटी इमेजेज बनाम स्टेबिलिटी एआई लिमिटेड

जनवरी 2023 में, गेटी इमेजेज ने कंपनी की यूके-आधारित सहायक कंपनी स्टेबिलिटी एआई लिमिटेड के खिलाफ इंग्लैंड और वेल्स के उच्च न्यायालय में एक अलग मुकदमा दायर किया। यूके के दावे ने कॉपीराइट उल्लंघन पर ध्यान केंद्रित किया, यह तर्क देते हुए कि स्टेबिलिटी एआई ने अपने प्रशिक्षण कार्यों के हिस्से के रूप में यूके में गेटी की छवियों की नकल की और उन्हें संग्रहीत किया।

यूके के मामले ने कॉपीराइट कानून में अंतर के कारण अलग कानूनी प्रश्न उठाए। यूके में, कोई सामान्य उचित उपयोग सिद्धांत नहीं है; इसके बजाय, विशिष्ट छूटें हैं, जिनमें गैर-वाणिज्यिक अनुसंधान के लिए टेक्स्ट और डेटा माइनिंग के लिए एक शामिल है। स्टेबिलिटी एआई ने तर्क दिया कि उसकी गतिविधियाँ इस छूट के अंतर्गत आती हैं, लेकिन गेटी ने जवाब दिया कि प्रशिक्षण प्रकृति में वाणिज्यिक था और यह छूट एक वाणिज्यिक उत्पाद के निर्माण पर लागू नहीं होती है।

जुलाई 2023 में, उच्च न्यायालय ने गेटी के दावे को आगे बढ़ने की अनुमति दी, स्टेबिलिटी एआई के मामले के कुछ हिस्सों को खारिज करने के आवेदन को अस्वीकार कर दिया। अदालत ने कहा कि उठाए गए मुद्दे महत्वपूर्ण थे और पूर्ण विचार की आवश्यकता थी। अमेरिकी कार्यवाही के परिणाम की प्रतीक्षा में मामले को स्थगित कर दिया गया था, क्योंकि पक्षों ने दोहरी कानूनी कार्यवाही से बचने की कोशिश की थी। हालाँकि, 2025 की शुरुआत में, स्थगन हटा लिया गया, और यूके का मामला फिर से शुरू हुआ, जिसमें 2025 के मध्य के लिए केस प्रबंधन सम्मेलन निर्धारित किया गया।

कानूनी तर्क और बचाव

दोनों क्षेत्राधिकारों में स्टेबिलिटी एआई का प्राथमिक बचाव यह था कि कॉपीराइट की गई छवियों पर एक एआई मॉडल को प्रशिक्षित करना उल्लंघन नहीं था क्योंकि मॉडल ने छवियों को पहचानने योग्य रूप में पुन:प्रस्तुत नहीं किया। कंपनी ने तर्क दिया कि प्रशिक्षण प्रक्रिया में छवियों को गणितीय भार में बदलना शामिल था और अंतिम मॉडल एक कार्यात्मक उपकरण था, न कि किसी विशेष कार्य की प्रतिलिपि।

अमेरिका में, स्टेबिलिटी एआई ने उचित उपयोग सिद्धांत का आह्वान किया, जिसमें उपयोग की परिवर्तनकारी प्रकृति, तथ्य यह कि छवियों का उपयोग गैर-अभिव्यंजक उद्देश्यों के लिए किया गया था, और बाजार को नुकसान की कमी जैसे कारकों का हवाला दिया। कंपनी ने सर्च इंजन और पुस्तक डिजिटलीकरण से जुड़े पिछले मामलों की ओर इशारा किया, जहाँ अदालतों ने समान उपयोग को उचित पाया था। हालाँकि, गेटी ने तर्क दिया कि नकल का पैमाना और उपयोग की वाणिज्यिक प्रकृति उचित उपयोग के खिलाफ थी, और मॉडल ऐसी छवियाँ उत्पन्न कर सकता था जो गेटी के अपने उत्पादों के साथ प्रतिस्पर्धा करती थीं।

यूके में, बचाव कॉपीराइट, डिज़ाइन और पेटेंट अधिनियम 1988 के तहत टेक्स्ट और डेटा माइनिंग छूट पर केंद्रित था। स्टेबिलिटी एआई ने तर्क दिया कि उसका प्रशिक्षण डेटा का एक प्रकार का कम्प्यूटेशनल विश्लेषण था, जो गैर-वाणिज्यिक अनुसंधान के लिए अनुमत था। गेटी ने जवाब दिया कि स्टेबिलिटी एआई एक वाणिज्यिक इकाई थी और यह छूट वाणिज्यिक एआई उत्पादों के प्रशिक्षण को कवर करने के लिए नहीं थी।

एआई उद्योग के लिए निहितार्थ

इन मामलों का व्यापक Machine learning पारिस्थितिकी तंत्र के लिए महत्वपूर्ण प्रभाव है। कई एआई कंपनियाँ, जिनमें OpenAI, Anthropic, और Google DeepMind शामिल हैं, प्रशिक्षण डेटासेट बनाने के लिए बड़े पैमाने पर वेब स्क्रैपिंग पर निर्भर हैं। स्टेबिलिटी एआई के खिलाफ एक फैसला इन कंपनियों को प्रशिक्षण डेटा को लाइसेंस देने या अपनी प्रथाओं को बदलने के लिए मजबूर कर सकता है, जिससे लागत बढ़ सकती है और नवाचार धीमा हो सकता है।

इसके विपरीत, स्टेबिलिटी एआई के पक्ष में एक फैसला एआई प्रशिक्षण के लिए कॉपीराइट सामग्री का उपयोग करने का एक व्यापक अधिकार स्थापित कर सकता है, जिसका सामग्री निर्माताओं और प्रकाशकों ने विरोध किया है। ये मामले मुकदमेबाजी की एक लहर का हिस्सा हैं, जिसमें OpenAI के खिलाफ लेखकों और अन्य एआई कंपनियों के खिलाफ दृश्य कलाकारों के मुकदमे शामिल हैं, जो अनुमत उपयोग की सीमाओं को परिभाषित करना चाहते हैं।

परिणाम Large language model और अन्य जनरेटिव सिस्टम के विकास को भी प्रभावित कर सकते हैं। यदि कॉपीराइट डेटा पर प्रशिक्षण प्रतिबंधित है, तो कंपनियों को सार्वजनिक डोमेन या स्पष्ट रूप से लाइसेंस प्राप्त डेटा पर निर्भर रहना पड़ सकता है, जो एआई आउटपुट की विविधता और गुणवत्ता को सीमित कर सकता है। कुछ कंपनियों ने पहले ही सामग्री प्रदाताओं के साथ लाइसेंसिंग समझौते करना शुरू कर दिया है, जैसे OpenAI के समाचार संगठनों के साथ सौदे, एक सक्रिय उपाय के रूप में।

तकनीकी और नैतिक आयाम

ये मामले एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के तरीके के बारे में तकनीकी और नैतिक प्रश्नों को भी उजागर करते हैं। स्टेबल डिफ्यूजन में उपयोग किया जाने वाला Neural network आर्किटेक्चर, जिसमें एक U-Net और एक टेक्स्ट एनकोडर शामिल है, छवियों के सांख्यिकीय वितरण को सीखने के लिए डिज़ाइन किया गया है। क्या यह प्रक्रिया कानूनी अर्थों में "नकल" का गठन करती है, यह चल रही बहस का विषय है।

नैतिक रूप से, ये मामले व्यक्तिगत फोटोग्राफरों और कलाकारों के अधिकारों के बारे में चिंताएँ उठाते हैं जिनके काम का उपयोग बिना मुआवजे के किया जाता है। गेटी इमेजेज ने खुद को रचनाकारों के अधिकारों के रक्षक के रूप में स्थापित किया है, जबकि स्टेबिलिटी एआई ने तर्क दिया है कि इसकी तकनीक नई प्रकार की रचनात्मकता को सक्षम बनाती है और अत्यधिक प्रतिबंधात्मक कॉपीराइट कानून प्रगति में बाधा डालेंगे।

कुछ शोधकर्ताओं ने तकनीकी समाधान प्रस्तावित किए हैं, जैसे Data Augmentation तकनीक या कॉपीराइट डेटा पर निर्भरता कम करने के लिए Model Pruning का उपयोग। अन्य ने पूरी तरह से लाइसेंस प्राप्त या सार्वजनिक डोमेन कार्यों से बने प्रशिक्षण डेटासेट के विकास का आह्वान किया है। ये दृष्टिकोण प्रयोगात्मक बने हुए हैं, और कानूनी परिदृश्य संभवतः उनके गोद लेने को आकार देगा।

वर्तमान स्थिति और भविष्य का दृष्टिकोण

2025 के मध्य तक, दोनों मामले अनसुलझे हैं। अमेरिकी मामला 2025 के अंत में मुकदमे के लिए निर्धारित है, जबकि यूके का मामला अपने शुरुआती चरण में है। कानूनी विशेषज्ञों को उम्मीद है कि अमेरिकी मुकदमे पर बारीकी से नज़र रखी जाएगी, क्योंकि यह संयुक्त राज्य अमेरिका में एआई प्रशिक्षण और कॉपीराइट पर पहला प्रमुख न्यायिक निर्णय उत्पन्न कर सकता है।

समझौता एक संभावना बनी हुई है, क्योंकि दोनों पक्षों के पास मुकदमे की अनिश्चितता से बचने के प्रोत्साहन हैं। हालाँकि, दांव ऊँचे हैं, और कोई भी समझौता लाइसेंसिंग शुल्क के लिए एक बेंचमार्क स्थापित कर सकता है या भविष्य के समझौतों के लिए एक रूपरेखा तैयार कर सकता है। प्रारंभिक परिणाम की परवाह किए बिना, इन मामलों की अपील होने की भी संभावना है, जिसका अर्थ है कि अंतिम समाधान में वर्षों लग सकते हैं।

गेटी बनाम स्टेबिलिटी एआई मामला Artificial intelligence के नियमन के बारे में व्यापक वैश्विक चर्चा का हिस्सा है। यूरोपीय संघ, जापान और अन्य क्षेत्राधिकारों की सरकारें एआई प्रशिक्षण डेटा पर नियमों पर विचार कर रही हैं या उन्हें लागू कर रही हैं। इन मामलों में निर्णय उन नियामक प्रयासों को प्रभावित कर सकते हैं और आने वाले वर्षों के लिए एआई उद्योग के भविष्य को आकार दे सकते हैं।