Getty v. Stability (2023) é um processo judicial por violação de direitos autorais movido pela Getty Images contra a Stability AI, desenvolvedora do modelo de geração de imagens Stable Diffusion. O caso, iniciado em janeiro de 2023 no Tribunal Distrital dos Estados Unidos para o Distrito de Delaware, alega que a Stability AI copiou e processou milhões de imagens do banco de dados da Getty sem autorização para treinar seu modelo de Generative AI. O processo busca danos estatutários, medidas cautelares e a destruição dos dados de treinamento infratores.
A disputa centra-se no uso de imagens coletadas da web no treinamento de sistemas de Deep learning. A Getty Images, uma importante agência de fotos de banco de imagens, afirma que as ações da Stability AI violam seus direitos autorais e os de seus colaboradores. A Stability AI argumentou que seu uso de imagens publicamente disponíveis se enquadra no uso justo, uma defesa que tem sido central em vários casos semelhantes no campo da Artificial intelligence.
Antecedentes do Caso
Em 2022, a Stability AI lançou o Stable Diffusion, um modelo de Neural network de código aberto capaz de gerar imagens detalhadas a partir de prompts de texto. O modelo foi treinado em um conjunto de dados chamado LAION-5B, que continha bilhões de pares de imagem-texto coletados da internet. A Getty Images, que licencia milhões de fotografias, alegou que uma parte substancial de suas imagens proprietárias foi incluída nesse conjunto de dados sem permissão.
A Getty Images entrou com sua queixa em 13 de janeiro de 2023, no Tribunal Distrital dos EUA para o Distrito de Delaware. O processo nomeia a Stability AI, bem como seu CEO, Emad Mostaque, e a subsidiária americana da empresa, Stability AI Ltd. A queixa alega violação direta, contributiva e vicária de direitos autorais, além de violações do Digital Millennium Copyright Act (DMCA) por remover ou alterar informações de gestão de direitos autorais.
Reivindicações Legais e Argumentos
A principal reivindicação da Getty Images é que a Stability AI reproduziu e armazenou milhões de imagens protegidas por direitos autorais durante o processo de treinamento. A empresa argumenta que essa reprodução não é transformadora e que a natureza comercial do uso pela Stability AI pesa contra o uso justo. A Getty também sustenta que o Stable Diffusion pode gerar imagens que se assemelham muito às fotografias originais, incluindo marcas d'água e outras marcas de identificação, o que enfraquece ainda mais a defesa de uso justo.
A Stability AI respondeu afirmando que treinar em imagens publicamente disponíveis é um uso justo legal, semelhante a um artista humano que aprende com obras existentes. A empresa também argumentou que as imagens geradas pelo Stable Diffusion são obras novas e transformadoras que não infringem nenhum direito autoral específico. A Stability AI tentou arquivar o caso, mas o tribunal permitiu que as reivindicações prosseguissem, indicando que as questões legais são substanciais.
Processos Relacionados e Impacto na Indústria
O caso Getty v. Stability faz parte de uma onda mais ampla de litígios contra empresas de Generative AI. Em janeiro de 2023, três artistas - Sarah Andersen, Kelly McKernan e Karla Ortiz - entraram com uma ação coletiva contra a Stability AI, Midjourney e DeviantArt, alegando violações de direitos autorais semelhantes. Esse caso, Andersen v. Stability AI, foi posteriormente arquivado em parte, mas permitido prosseguir em certas reivindicações. Outros processos foram movidos por autores contra OpenAI e Anthropic pelo uso de textos protegidos por direitos autorais no treinamento de Large language models.
Esses casos têm implicações significativas para a indústria de Artificial intelligence. Se os tribunais decidirem contra as empresas de IA, elas podem ser obrigadas a licenciar dados de treinamento, o que poderia aumentar custos e alterar o desenvolvimento de modelos futuros. Por outro lado, uma decisão a favor do uso justo poderia solidificar a legalidade do treinamento em dados publicamente disponíveis, incentivando mais inovação.
O Papel dos Dados de Treinamento
O núcleo da disputa reside em como os modelos de Machine learning são treinados. O Stable Diffusion é um tipo de modelo de Generative AI que usa uma arquitetura U-Net e um processo chamado difusão para gerar imagens. O processo de treinamento envolve alimentar o modelo com milhões de imagens e suas descrições de texto associadas, permitindo que ele aprenda as relações estatísticas entre característicass visuais e linguagem.
A Getty Images argumenta que esse processo envolve reprodução não autorizada de suas obras protegidas. A empresa apontou que o Stable Diffusion às vezes pode reproduzir cópias quase exatas de imagens de seu banco de dados, incluindo a marca d'água da Getty Images. Isso, afirma a Getty, demonstra que o modelo memorizou e pode gerar conteúdo protegido, o que não é uso justo.
Histórico Processual e Status Atual
Após a Getty entrar com sua queixa, a Stability AI moveu para arquivar o caso, argumentando que as reivindicações eram especulativas e que a empresa não havia infringido diretamente nenhum direito autoral. Em uma decisão no final de 2023, o tribunal negou a moção de arquivamento, permitindo que o caso prosseguisse para a fase de descoberta. O tribunal considerou que a Getty havia alegado de forma plausível que a Stability AI copiou suas imagens e que a defesa de uso justo não era suficente para arquivar as reivindicações nessa etapa.
No início de 2025, o caso ainda está na fase de descoberta. Ambas as partes têm se envolvido em extensa produção de documentos e depoimentos. Uma data para o julgamento ainda não foi definida. O resultado desse caso poderia estabelecer um precedente para como a lei de direitos autorais se aplica ao treinamento de Artificial intelligence, afetando não apenas a Stability AI, mas também outras empresas como OpenAI, Anthropic e Google DeepMind.
Contexto Mais Amplo: IA e Lei de Direitos Autorais
O caso Getty v. Stability é uma das várias disputas de alto perfil que provocaram discussões legais e regulatórias sobre IA e direitos autorais. Nos Estados Unidos, o Escritório de Direitos Autorais emitiu orientações afirmando que obras geradas inteiramente por IA não são elegíveis para proteção de direitos autorais, mas a questão de saber se o treinamento em obras protegidas é uma infração permanece sem solução. Na União Europeia, o AI Act inclui disposições que exigem transparência sobre os dados de treinamento, mas não aborda explicitamente os direitos autorais.
Alguns especialistas argumentam que a lei de direitos autorais atual é inadequada para lidar com as complexidades do treinamento de IA. Eles sugerem que nova legislação pode ser necessária para equilibrar os interesses dos detentores de direitos autorais e dos desenvolvedores de IA. Outros acreditam que o uso justo é suficiente e que os tribunais acabarão por confirmar a legalidade do treinamento em dados publicamente disponíveis.
Resultados Potenciais e Implicações
Se a Getty Images prevalecer, a Stability AI pode ser ordenada a pagar danos substanciais e a remover ou destruir seus conjuntos de dados de treinamento. Isso poderia ter um efeito inibidor no desenvolvimento de modelos de IA de código aberto, pois outros desenvolvedores podem relutar em treinar em dados coletados da web sem licenças. Também poderia levar a um mercado de dados de treinamento licenciados, onde empresas como a Getty Images vendem acesso aos seus arquivos para fins de treinamento de IA.
Se a Stability AI vencer, isso reforçaria a noção de que treinar em dados publicamente disponíveis é um uso justo, o que poderia acelerar o desenvolvimento de IA. No entanto, também poderia levar a práticas de coleta mais agressivas, potencialmente prejudicando fotógrafos e outros criadores de conteúdo que dependem de taxas de licenciamento.
O caso é acompanhado de perto pela comunidade de Artificial intelligence, estudiosos do direito e criadores de conteúdo. Sua resolução provavelmente influenciará como as empresas de IA abordam a coleta de dados e se buscam licenças dos detentores de direitos autorais. Até agora, o caso permanece pendente, e nenhum julgamento final foi emitido.