Getty Images v. Stability AI

Por Qué Importa Este Caso

Getty Images v. Stability AI es la sentencia más importante sobre derechos de autor e IA fuera de Estados Unidos. Por primera vez, un tribunal importante de derecho anglosajón abordó la pregunta fundamental: cuando un modelo de IA se entrena con imágenes protegidas por derechos de autor, ¿el modelo resultante en sí mismo infringe los derechos de autor? La respuesta del Alto Tribunal del Reino Unido — no, porque los pesos del modelo no son copias — tiene implicaciones masivas para la industria global de la IA.

Qué Ocurrió

Getty Images, la agencia de fotografía comercial más grande del mundo, demandó a Stability AI en enero de 2023 por entrenar su modelo de generación de imágenes Stable Diffusion con aproximadamente 12 millones de fotografías protegidas por derechos de autor de Getty. Getty alegó que Stability AI extrajo estas imágenes de internet sin permiso y que el modelo resultante constituía una copia no autorizada de las obras protegidas de Getty.

El caso fue seguido de cerca porque el marco de derechos de autor del Reino Unido difiere significativamente de la doctrina de uso justo de EE.UU. El Reino Unido tiene excepciones de derechos de autor más estrechas, y no existe una defensa general de “uso justo” — solo excepciones legales específicas. Esto significaba que Stability AI no podía recurrir a los argumentos de uso transformativo que se estaban desplegando en los tribunales estadounidenses.

El Análisis Técnico

La sentencia del Alto Tribunal se basó en un análisis técnico cuidadoso de cómo funciona realmente el entrenamiento de IA. El tribunal determinó:

• Durante el entrenamiento, las imágenes individuales se reproducen en la memoria del ordenador mientras son procesadas por la red neuronal. Esto constituye copia bajo la legislación del Reino Unido.
• Los pesos del modelo resultante, sin embargo, son parámetros matemáticos que codifican patrones estadísticos aprendidos a través de millones de imágenes. No almacenan, reproducen ni permiten la reconstrucción de imágenes de entrenamiento individuales.
• El modelo en sí no es, por tanto, una “copia” de ninguna obra individual en el sentido de la Ley de Derechos de Autor, Diseños y Patentes de 1988.

Divergencia con el Derecho de EE.UU.

Esta sentencia crea una divergencia interesante con la jurisprudencia de derechos de autor de EE.UU. En Bartz v. Anthropic, el juez Alsup se centró en la procedencia de los datos de entrenamiento (adquiridos vs. pirateados) en lugar de en la naturaleza técnica de los pesos del modelo. El tribunal del Reino Unido, por el contrario, se centró en la cuestión técnica de si los pesos del modelo constituyen copias, dejando en gran medida de lado la cuestión de la procedencia.

El resultado práctico: bajo la legislación del Reino Unido, el modelo en sí probablemente no es infractor independientemente de cómo se obtuvieron los datos de entrenamiento, mientras que bajo la legislación de EE.UU., la legalidad del modelo depende en gran medida de si los datos de entrenamiento fueron adquiridos legalmente.

El Impacto Más Amplio

Getty v. Stability AI establece un principio clave para el derecho de autor en materia de IA en jurisdicciones de derecho anglosajón: los pesos de modelos entrenados son abstracciones matemáticas, no reproducciones. Este principio probablemente influirá en tribunales de Australia, Canadá, Singapur y otras jurisdicciones con marcos de derechos de autor basados en el modelo del Reino Unido. También puede informar el debate de política pública en curso en el Reino Unido sobre si crear una excepción específica de minería de textos y datos para el entrenamiento de IA.