O caso Getty v. Stability AI abrange dois processos legais paralelos movidos pela Getty Images contra a Stability AI, desenvolvedora do modelo de geração de imagens Stable Diffusion. As disputas giram em torno de alegações de que a Stability AI copiou milhões de fotografias protegidas por direitos autorais dos bancos de dados da Getty para treinar seu sistema de inteligência artificial sem autorização. Os casos, apresentados nos Estados Unidos e no Reino Unido, tornaram-se exemplos marcantes da tensão entre o desenvolvimento da Generative AI e a legislação de direitos autorais existente.
A Getty Images, uma importante agência de banco de imagens, iniciou ações legais em ambas as jurisdições no início de 2023. A empresa argumentou que o uso de suas imagens proprietárias pela Stability AI para treinar modelos de Machine learning constituía violação de direitos autorais em escala massiva. A Stability AI, em resposta, manteve que suas práticas se enquadravam em exceções legais para mineração de texto e dados e, no contexto dos EUA, na doutrina do uso justo. Os resultados desses casos são acompanhados de perto por empresas de tecnologia, criadores de conteúdo e estudiosos do direito, pois podem estabelecer precedentes sobre como os modelos de Artificial intelligence serão treinados no futuro.
Antecedentes: Stable Diffusion e Dados de Treinamento
O Stable Diffusion, lançado em agosto de 2022 pela Stability AI, é um modelo de Deep learning 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 extraídos da internet. A Getty Images alegou que uma parte significativa desse conjunto incluía suas fotografias protegidas por direitos autorais, muitas das quais continham marcas d'água ou metadados incorporados que as identificavam como conteúdo da Getty.
O processo de treinamento de tais modelos envolve alimentar um grande número de imagens em uma arquitetura de Neural network, tipicamente um U-Net combinado com um codificador de texto. Durante o treinamento, o modelo aprende padrões estatísticos que vinculam características visuais a palavras descritivas. A Getty argumentou que esse processo necessariamente envolvia a reprodução e o armazenamento de cópias das imagens originais, pelo menos temporariamente, e que o modelo resultante poderia gerar saídas que se assemelhavam muito a obras protegidas específicas.
Processo nos EUA: Getty Images (US), Inc. v. Stability AI, Inc.
Em fevereiro de 2023, a Getty Images entrou com uma ação no Tribunal Distrital dos Estados Unidos para o Distrito de Delaware. A queixa alegava violação direta e indireta de direitos autorais, violação da Lei de Direitos Autorais do Milênio Digital (DMCA) pela remoção de informações de gerenciamento de direitos autorais e violação de marca registrada relacionada à geração de imagens com marcas d'água da Getty.
A Getty afirmou que a Stability AI copiou mais de 12 milhões de fotografias de seus bancos de dados sem permissão. A empresa buscou danos legais, que poderiam chegar a até US$ 150.000 por obra infringida, potencialmente totalizando bilhões de dólares. A Stability AI moveu uma moção para rejeitar várias alegações, argumentando que a reivindicação da DMCA era falha porque a remoção de metadados ocorreu durante o processo de treinamento, não na distribuição do modelo em si.
Em agosto de 2023, o Juiz William Bryson concedeu parcialmente a moção de rejeição da Stability AI, permitindo que as alegações de violação de direitos autorais prosseguissem, mas rejeitando a reivindicação da DMCA e a de marca registrada. O tribunal considerou que a Getty havia plausivelmente alegado violação direta, pois o processo de treinamento envolvia a cópia de imagens. No entanto, a reivindicação da DMCA foi rejeitada porque a Getty não conseguiu demonstrar que a Stability AI distribuiu as imagens ao público após remover os metadados. A reivindicação de marca registrada foi rejeitada porque as imagens geradas não provavelmente causariam confusão quanto à origem das fotografias.
O caso continuou na fase de descoberta, com ambas as partes trocando evidências sobre a composição do conjunto de dados de treinamento e os detalhes técnicos do modelo. No final de 2024, o tribunal negou moções de julgamento sumário de ambos os lados, permitindo que o caso fosse a julgamento. Uma data de julgamento foi marcada para o final de 2025, embora negociações de acordo tenham sido relatadas como em andamento.
Processo no Reino Unido: Getty Images v. Stability AI Ltd.
Em janeiro de 2023, a Getty Images entrou com uma ação separada no Tribunal Superior de Justiça da Inglaterra e do País de Gales contra a Stability AI Ltd., a subsidiária da empresa no Reino Unido. A reivindicação no Reino Unido focava na violação de direitos autorais, argumentando que a Stability AI copiou e armazenou imagens da Getty no Reino Unido como parte de suas operações de treinamento.
O caso no Reino Unido levantou questões legais distintas devido a diferenças na legislação de direitos autorais. No Reino Unido, não há uma doutrina geral de uso justo; em vez disso, existem exceções específicas, incluindo uma para mineração de texto e dados para pesquisa não comercial. A Stability AI argumentou que suas atividades se enquadravam nessa exceção, mas a Getty rebateu que o treinamento era de natureza comercial e que a exceção não se aplicava à criação de um produto comercial.
Em julho de 2023, o Tribunal Superior permitiu que a reivindicação da Getty prosseguisse, rejeitando o pedido da Stability AI para anular partes do caso. O tribunal observou que as questões levantadas eram substanciais e exigiam consideração completa. O caso foi suspenso aguardando o resultado dos processos nos EUA, pois as partes buscavam evitar litígios duplicados. No entanto, no início de 2025, a suspensão foi levantada e o caso no Reino Unido foi retomado, com uma conferência de gestão do caso agendada para meados de 2025.
Argumentos Legais e Defesas
A principal defesa da Stability AI em ambas as jurisdições era que treinar um modelo de IA em imagens protegidas por direitos autorais não constituía violação porque o modelo não reproduzia as imagens em uma forma reconhecível. A empresa argumentou que o processo de treinamento envolvia transformar imagens em pesos matemáticos e que o modelo final era uma ferramenta funcional, não uma cópia de qualquer obra específica.
Nos EUA, a Stability AI invocou a doutrina do uso justo, citando fatores como a natureza transformadora do uso, o fato de as imagens serem usadas para fins não expressivos e a ausência de dano ao mercado. A empresa apontou para casos anteriores envolvendo mecanismos de busca e digitalização de livros, onde tribunais consideraram usos semelhantes como justos. A Getty, no entanto, argumentou que a escala da cópia e a natureza comercial do uso pesavam contra o uso justo, e que o modelo poderia gerar imagens que competiam com os próprios produtos da Getty.
No Reino Unido, a defesa centrou-se na exceção de mineração de texto e dados sob a Lei de Direitos Autorais, Desenhos e Patentes de 1988. A Stability AI argumentou que seu treinamento era uma forma de análise computacional de dados, permitida para pesquisa não comercial. A Getty rebateu que a Stability AI era uma entidade comercial e que a exceção não se destinava a cobrir o treinamento de produtos comerciais de IA.
Implicações para a Indústria de IA
Os casos têm implicações significativas para o ecossistema mais amplo de Machine learning. Muitas empresas de IA, incluindo OpenAI, Anthropic e Google DeepMind, dependem de raspagem da web em larga escala para construir conjuntos de dados de treinamento. Uma decisão contra a Stability AI poderia forçar essas empresas a licenciar dados de treinamento ou alterar suas práticas, potencialmente aumentando custos e desacelerando a inovação.
Por outro lado, uma decisão a favor da Stability AI poderia estabelecer um amplo direito de usar materiais protegidos por direitos autorais para treinamento de IA, o que criadores de conteúdo e editores têm se oposto. Os casos fazem parte de uma onda de litígios, incluindo ações de autores contra a OpenAI e de artistas visuais contra outras empresas de IA, que buscam definir os limites do uso permitido.
Os resultados também podem afetar o desenvolvimento de Large language models e outros sistemas generativos. Se o treinamento em dados protegidos for restrito, as empresas podem precisar depender de dados de domínio público ou explicitamente licenciados, o que poderia limitar a diversidade e a qualidade das saídas de IA. Algumas empresas já começaram a firmar acordos de licenciamento com provedores de conteúdo, como os acordos da OpenAI com organizações de notícias, como uma medida proativa.
Dimensões Técnicas e Éticas
Os casos também destacam questões técnicas e éticas sobre como os modelos de IA são treinados. A arquitetura de Neural network usada no Stable Diffusion, que inclui um U-Net e um codificador de texto, é projetada para aprender a distribuição estatística das imagens. Se esse processo constitui "cópia" em um sentido legal é uma questão de debate contínuo.
Eticamente, os casos levantam preocupações sobre os direitos de fotógrafos e artistas individuais cujo trabalho é usado sem compensação. A Getty Images se posicionou como defensora dos direitos dos criadores, enquanto a Stability AI argumentou que sua tecnologia permite novas formas de criatividade e que leis de direitos autorais excessivamente restritivas dificultariam o progresso.
Alguns pesquisadores propuseram soluções técnicas, como técnicas de Data Augmentation ou o uso de Model Pruning para reduzir a dependência de dados protegidos. Outros pediram o desenvolvimento de conjuntos de dados de treinamento totalmente licenciados ou compostos de obras de domínio público. Essas abordagens permanecem experimentais, e o cenário legal provavelmente moldará sua adoção.
Status Atual e Perspectivas Futuras
Em meados de 2025, ambos os casos permanecem sem resolução. O caso nos EUA está agendado para julgamento no final de 2025, enquanto o caso no Reino Unido está em seus estágios iniciais. Especialistas jurídicos esperam que o julgamento nos EUA seja acompanhado de perto, pois pode produzir a primeira grande decisão judicial sobre treinamento de IA e direitos autorais nos Estados Unidos.
Um acordo continua sendo uma possibilidade, pois ambas as partes têm incentivos para evitar a incerteza de um julgamento. No entanto, os riscos são altos, e qualquer acordo poderia estabelecer um referencial para taxas de licenciamento ou criar uma estrutura para acordos futuros. Os casos também provavelmente serão apelados, independentemente do resultado inicial, o que significa que as resoluções finais podem levar anos.
O caso Getty v. Stability AI faz parte de uma conversa global mais ampla sobre a regulamentação da Artificial intelligence. Governos na União Europeia, Japão e outras jurisdições estão considerando ou implementando regras sobre dados de treinamento de IA. As decisões nesses casos podem influenciar esses esforços regulatórios e moldar o futuro da indústria de IA nos próximos anos.