Getty v. Stability（2023年）は、画像生成モデルStable Diffusionの開発元であるStability AIを、Getty Imagesが提訴した著作権侵害訴訟である。2023年1月に米国デラウェア州連邦地方裁判所で提起されたこの訴訟は、Stability AIが許可なくGetty Imagesのデータベースから数百万枚の画像を複製・処理し、Generative AIモデルの訓練に使用したと主張するものである。訴訟では、法定損害賠償、差止命令、および侵害的訓練データの破棄を求めている。
紛争の中心は、Deep learningシステムの訓練におけるウェブスクレイピング画像の利用にある。主要なストックフォト機関であるGetty Imagesは、Stability AIの行為が自社および寄稿者の著作権を侵害すると主張している。一方、Stability AIは、公開画像の利用はフェアユースに該当すると主張しており、この主張はArtificial intelligence分野の類似訴訟において中心的な抗弁となっている。
本訴訟の背景
2022年、Stability AIは、テキストプロンプトから詳細な画像を生成できるオープンソースのNeural networkモデルであるStable Diffusionを公開した。このモデルは、ウェブから収集した数十億の画像・テキストペアを含むLAION-5Bというデータセットで訓練された。Getty Imagesは、同社がライセンス権を持つ数百万の写真のうち、相当な部分がこのデータセットに無許諾で含まれていると主張した。
Getty Imagesは、2023年1月13日にデラウトス州連邦地方裁判所に訴訟を提起した。この訴訟では、Stability AI本体、CEOであるエマド・モスタク氏、および同社の米国子会社であるStability AI Ltdが被告とされている。訴状では、直接侵害、補助侵害、および間接侵害（社員の認識を問う著作権侵害）に加えて、デジタルミレニアム著作権法（DMCA）違反（著作権管理情報の削除または変更）が主張されている。
法的主張と論点
Getty Imagesの主要な主張は、Stability AIが一般公開されている画像を多数枚複製し、学習においてことなる著作権物を利用したことを示す情報を出力し、その行為が著作権法の違反に当たるというものである。同社は、そのような複製は変革的変容ではなく、Stability AIが通常の商業目的で利用していると考えると主張し、フェアユースとは認められるとする根拠が切らないと反論している。
一方、アメリカの著作権法に基づくフェアユースとして、公開媒体の利用をくすることは、人間のアーティストが既存の作品から学ぶ行為と同じだという抗弁[faq.org]が行われた。また、Stability AIは、Stable Diffusionが生成する画像は新しい変革的な作品であり、特定の著作権を侵害しないと主張した。この態度を巡り、連邦の審判で争われたが、裁判所は判断の余地があるとして、訴えの却下を認めなかった。
関連訴訟とビジネスへの影響
Getty v. Stability事件は、Generative AI企業に対する大きな訴訟の波の一つである。2023年1月、アーティストのサラ・アンデルセン、ケリー・マクナルン、カレラ・オルタイは、Stability AI、Midjourney、DeviantArtを相手に同種の著作権侵害を訴える集団訴訟を提起し、これはさいきんのthe caseとなっている。こうした訴訟の成果は、AI産業の将来に大きな影響を与える。判決がAI会社に不利な場合、とは訓練データのライセンスを義務付けられる可能性があり、コスト増大や将来のモデル開発プロセスの変化を招く可能性がある。一方、フェアユースを認める判決が下されれば、公開データの学習の合法性が固まり、さらなる革新的開発が促進される可能性がある。
訓練データの役割
争いの核心は、AIのMachine learningモデルで用いられる学習方式にある。Stable Diffusionは、U-Netアーキテクチャと拡散と呼ばれるプロセスを利用するGenerative AIモデルの一種で、生成プロセスを進めるものである。このモデルの訓練では、数百万枚の画像と対応するテキスト記述を投入し、視覚的特徴と言語の統計的関係を学習させる。
Getty Imagesの契約によると、このプロセス自体が、その作品および、自社の著作権のある作品の利用なく行ったものであり、例えば、Stable Diffusionは時に、Getty Imagesやそのウォッターマークを含む、データベースから不定な画像を定的に復元することができる。これは、モデルが著作権物を記憶し、それを出力することがあることを示し、フェアユースの範囲外であり、著作権の侵害であると主張する。としている。
裁判の経過と現状
Getty Imagesが訴えを提出した後、Stability AIは上訴却下を求めた。被告は、この主張は推測に基づいており、Stability AIが直接的な著作権侵害を行ったことはないと主張した。2023年後半の裁判所で、裁判所は却下の動議を取り下げ、証拠収集手続きに進むことを認めた。裁判所は、Getty Imagesが被告の画像複製を一応の立証しており、この段階でフェアユースの主張により立証を認めるのは十分でないと判断した。
2025年の初頭時点では、この事件は証拠収集段階にある。両当事者は文書の提出、証人の宣誓供述を手放して行っている。公判期日はいまだ設定されていない。この事件の結果は、著作権法がArtificial intelligenceの学習にどのように適用されるかについて先例を作る可能性があり、Stability AIだけでなく、OpenAIやAnthropic、Google DeepMindなど他企業にもとどのような影響を与えるかが見られるところである。
広い視点：AIと著作権法
Getty v. Stability事件は、AIと著作権に関する法理的議論を促進している主要な紛争の一つである。米国では著作権局が、AIによって完全に生成された作品は著作権の保護の対象とはならない、という方針を示しているが、著作権のある作品の学習が侵害であるかどうかは未だ解決されていない。欧州連合のAI法では訓練データに関する透明性が要件付けられているが、著作権問題を明示的に扱ってはいない。
専門家の中には、現行の著作権法はAIの学習複雑な問題を扱うのに適していないと考える者もいる。著作権ある者の利益とAI開発者の利益を調整するために新たな立法が必要だと主張する者もいるが、逆にフェアユースの理論で十分であると考え、裁判所は公開データを学習することで利用が適法であると最終的に態度を審判すると主張する者も。
可能な成果とその影響
もしGetty Imagesが敗訴すれば、Stability AIは多額の損害賠償、訓練データセットの削除や破壊、および禁止行為を受ける可能性がある。これはオープンソースの業者にとっては潜在的な効果を持ち、他の開発者がライセンス方式のないウェブクロールデータの訓練をためらうことになる可能性がある。また、複数データのライセンスの市場が形成され、Getty ImagesなどがAI訓練用にアーカイブ著作権をライセンスを販売する道も開かれるだろう。 .
逆にStability AIが勝訴すれば、公開データから学習することはフェアユースであり、AI開発の加速を促進することができる。しかしこれにより、より過度な取れ込み方式が採用され、ライセンス費に依存するフォトグラフィーなどのクリエーターが損害を受ける可能性もある。
この裁判は、Artificial intelligenceのコミュニティ、法律学者、クリエーターから注目を集めている。その解決は、AI企業がデータ収集に対処する方法や、著作権者からライセンスを取得する選択をするかどうかに影響を与えるだろう。現時点では裁判は進行中であり、最終判決は下されていない。