4 ноября 2025 года Высокий суд Великобритании опубликовал решение по делу Getty Images против Stability AI. Это первое значимое британское решение, подробно рассматривающее применение норм об авторском праве и праве на товарные знаки к разработке и использованию генеративных моделей искусственного интеллекта.
Getty Images представлена как международный поставщик лицензированного фотографического контента, полагающийся на соглашения с авторами, эксклюзивные лицензии и узнаваемые обозначения, включая фирменные водяные знаки Getty и iStock.
Stability AI — разработчик генеративных моделей, в том числе модели Stable Diffusion, частично обученной на больших общедоступных наборах данных. Компания распространяла веса модели в открытом доступе и эксплуатировала хостинговые среды, такие как DreamStudio.
Getty установила, что некоторые её изображения оказались в наборах данных, использованных при обучении отдельных версий Stable Diffusion, и заявила, что обучение проводилось без согласия. Важным фактом процесса было признание Getty того, что обучение и разработка модели не происходили на территории Соединённого Королевства.
Stability признала наличие отдельных изображений Getty в наборах данных, но отрицает нарушение прав, утверждая, что весовые параметры модели не являются копиями изображений, а случаи воспроизведения водяных знаков были эпизодичны и частично снижались за счёт фильтрации.
Getty выдвинула несколько исков, ключевые из которых включали утверждение о прямом нарушении авторских прав через несанкционированное обучение модели и требования по вторичному нарушению в соответствии с положениями британского закона 1988 года об авторском праве, дизайне и патентах. Также были заявления о нарушении прав на товарные знаки в связи с воспроизведением водяных знаков и претензии о недобросовестном присвоении репутации.
Главным исходным моментом стал отказ Getty от претензии о прямом нарушении, поскольку она не смогла доказать, что акты воспроизведения или хранения изображений при разработке модели имели место на территории Великобритании. В результате суд не дал окончательного ответа на вопрос, само по себе ли обучение модели на защищённых изображениях составляет прямое нарушение.
По центральному вопросу о вторичном нарушении Getty утверждала, что модель фактически содержит копии её изображений и что предоставление модели для скачивания в Великобритании являлось ввозом поддельных копий. Stability настаивала, что модель не хранит и не воспроизводит визуальную информацию из обучающего набора и не обладала знанием о нарушениях.
Суд постановил, что весовые параметры модели не являются «копией» в смысле применимого закона: требование предполагает распознаваемое воспроизведение произведения или производного, тогда как модель содержит статистически обученные параметры, а не сохранённые изображения или их реконструкции. Следовательно, модель не признана «воспроизведением, нарушающим право», и её ввоз, хранение или распространение в Великобритании не составили вторичного нарушения авторских прав.
По претензиям в отношении товарных знаков суд признал, что в некоторых ранних версиях Stable Diffusion и при реалистичных запросах модель могла генерировать изображения с водяными знаками Getty или iStock. Такие результаты при коммерческом использовании и при наличии риска потребительской путаницы могут подпадать под правила о нарушении товарных знаков.
Суд отметил, однако, что риск воспроизведения водяных знаков варьировался между версиями модели, а меры фильтрации и улучшения в хостинговых средах существенно снизили вероятность появления защищённых обозначений. В результате суд квалифицировал выявленные случаи как ограниченные и исторические, не доказавшие существенного ущерба для отличительных свойств марки, её репутации или получения нечестного преимущества.
Претензии о недобросовестном присвоении (passing off) суд оставил без рассмотрения в свете вынесенного решения по товарным знакам.
Решение представляет собой важный ориентир для правообладателей и разработчиков ИИ, хотя оно, как ожидается, может быть обжаловано. В частности, оно подчёркивает значение территории проведения обучения моделей для возможности предъявления требований в британских судах и указывает на то, что контроль за содержимым выходов модели и наличие фильтров имеют практическое значение при оценке ответственности.
Для владельцев контента выводы включают необходимость мониторинга не только использования наборов данных, но и места проведения обучения, а также регулярной проверки выходов моделей на предмет злоупотребления водяными знаками и другие формы неправомерного использования. Договорные положения, запрещающие или ограничивающие использование контента для обучения ИИ, остаются ключевым инструментом защиты.
Для разработчиков и провайдеров ИИ решение даёт подтверждение, что сами по себе параметры модели не признаются копиями, но не освобождает от ответственности за результаты работы модели. Суд придал значение наличию и документированию механизмов фильтрации, обнаружения водяных знаков и аудируемой истории происхождения данных и мест проведения обучения.
Комментариев