Getty Images v. Stability AI

Perche’ Questo Caso E’ Importante

Getty Images v. Stability AI e’ la sentenza piu’ importante sul diritto d’autore nell’IA al di fuori degli Stati Uniti. Per la prima volta, un importante tribunale di common law ha affrontato la domanda fondamentale: quando un modello di IA viene addestrato su immagini protette da diritto d’autore, il modello risultante viola il diritto d’autore? La risposta dell’Alta Corte britannica — no, perche’ i pesi del modello non sono copie — ha enormi implicazioni per l’industria globale dell’IA.

Cosa E’ Successo

Getty Images, la piu’ grande agenzia fotografica commerciale del mondo, ha citato in giudizio Stability AI nel gennaio 2023 per aver addestrato il proprio modello di generazione di immagini Stable Diffusion su circa 12 milioni di fotografie protette di Getty. Getty ha sostenuto che Stability AI avesse estratto queste immagini da internet senza autorizzazione e che il modello risultante costituisse una copia non autorizzata delle opere protette di Getty.

Il caso e’ stato seguito con attenzione perche’ il quadro normativo britannico sul diritto d’autore differisce significativamente dalla dottrina statunitense del fair use. Il Regno Unito prevede eccezioni al diritto d’autore piu’ limitate, e non esiste una difesa generale di “fair use” — solo eccezioni specifiche previste dalla legge. Cio’ significava che Stability AI non poteva fare affidamento sugli argomenti di uso trasformativo utilizzati nei tribunali americani.

L’Analisi Tecnica

La sentenza dell’Alta Corte si e’ fondata su un’attenta analisi tecnica del funzionamento effettivo dell’addestramento dell’IA. Il tribunale ha riscontrato che:

• Durante l’addestramento, le singole immagini vengono riprodotte nella memoria del computer mentre sono elaborate dalla rete neurale. Cio’ costituisce copia ai sensi del diritto britannico.
• I pesi del modello risultante, tuttavia, sono parametri matematici che codificano schemi statistici appresi attraverso milioni di immagini. Non memorizzano, riproducono ne’ consentono la ricostruzione delle singole immagini di addestramento.
• Il modello in se’ non e’ quindi una “copia” di alcuna singola opera ai sensi del Copyright, Designs and Patents Act 1988.

La Divergenza dal Diritto Statunitense

Questa sentenza crea un’interessante divergenza con la giurisprudenza statunitense in materia di diritto d’autore. In Bartz v. Anthropic, il giudice Alsup si e’ concentrato sulla provenienza dei dati di addestramento (acquistati vs. piratati) piuttosto che sulla natura tecnica dei pesi del modello. Il tribunale britannico, al contrario, si e’ concentrato sulla questione tecnica se i pesi del modello costituiscano copie, accantonando in gran parte la questione della provenienza.

Il risultato pratico: ai sensi del diritto britannico, il modello in se’ probabilmente non viola il diritto d’autore indipendentemente da come siano stati ottenuti i dati di addestramento, mentre ai sensi del diritto statunitense, la liceita’ del modello dipende fortemente dal fatto che i dati di addestramento siano stati acquisiti lecitamente.

L’Impatto Piu’ Ampio

Getty v. Stability AI stabilisce un principio chiave per il diritto d’autore nell’IA nelle giurisdizioni di common law: i pesi del modello addestrato sono astrazioni matematiche, non riproduzioni. Questo principio influenzera’ probabilmente i tribunali in Australia, Canada, Singapore e altre giurisdizioni con quadri normativi sul diritto d’autore basati sul modello britannico. Potrebbe inoltre informare il dibattito politico in corso nel Regno Unito sull’opportunita’ di creare un’eccezione specifica per il text-and-data mining nell’addestramento dell’IA.