Getty Images vs Stability AI | L20v
Analisi e Descrizione del Blocco di Testo
Didascalia
Getty Images contro Stability AI: analisi delle rivendicazioni di violazione del copyright e delle licenze esclusive.
Sommario
Il blocco di testo esamina le rivendicazioni di violazione del copyright avanzate da Getty Images contro Stability AI, concentrandosi in particolare sulle licenze esclusive e sulla violazione secondaria. Getty Images sostiene che Stability AI ha utilizzato milioni di opere protette da copyright per addestrare i suoi modelli di intelligenza artificiale, violando così i diritti di copyright di vari fotografi e creatori di contenuti. “Getty Images’ Particulars of Claim asserts the copying by Stable Diffusion of millions of Copyright Works” (233). Per semplificare il processo, Getty Images ha scelto di concentrarsi su un campione di opere, identificato come Sample Works A-K, per stabilire la sussistenza e la proprietà del copyright.
Il documento descrive anche il ruolo delle licenze esclusive, in cui Getty Images ha ottenuto diritti esclusivi su opere protette da copyright da vari proprietari. “By reason of these exclusive licences, each of these copyright owners is alleged to have MRS JUSTICE JOANNA SMITH DBE Approved Judgment Getty Images v Stability AI a concurrent right of action with the First Claimant” (247). Tuttavia, a seguito di una sfida, Getty Images è stata autorizzata a procedere senza coinvolgere tutti i licenziatari esclusivi.
La questione chiave è se gli accordi di licenza siano licenze esclusive ai fini della sezione 92 CDPA, una questione che richiede la considerazione del diritto di New York. “The Licensing Issue, which requires consideration of New York Law in connection with the true interpretation of the Sample Licences, falls to be considered in the context of the Secondary Infringement Claim only” (260). Il processo si concentrerà su un campione di 14 accordi di licenza, selezionati dalle parti, per determinare l’applicabilità a tutti gli accordi di licenza pertinenti.
Sommario del Documento Giudiziario Getty Images v Stability AI
Didascalia
Il presente documento riassume le fasi principali del processo Getty Images v Stability AI, con particolare attenzione alla gestione delle questioni legali, alla rappresentanza in giudizio, alla testimonianza dei testimoni e alla presentazione delle prove.
Sommario
Il processo Getty Images v Stability AI ha affrontato un’ampia gamma di questioni legali, inizialmente delineate in una lista di 57 punti, che è stata successivamente ridotta, sebbene mantenendo una certa complessità. Per facilitare la comprensione del tribunale, sono state create “Decision Trees” per entrambe le rivendicazioni principali, ovvero la violazione del marchio e la violazione secondaria. “These have been most helpful and I am grateful to the parties for their cooperation in producing these documents.” La collaborazione tra le parti è stata fondamentale per la gestione del caso.
La rappresentanza legale è stata affidata a Ms Lindsay Lane KC, Ms Jessie Bowhill e Mr Joshua Marshall per Getty Images, e a Mr Hugo Cuddigan KC, Mr Edward Cronan e Mr Henry Edwards per Stability. “I am extremely grateful to the teams on both sides for their helpful submissions and their cooperation throughout the trial in finding ways to assist the court in dealing with so many complex issues.” La testimonianza di 19 testimoni ha coperto un ampio spettro di argomenti, tra cui la storia di Getty Images, le sue tecnologie, i suoi modelli di business e le preoccupazioni relative alla reputazione e al potenziale danno causato da Stable Diffusion.
Heather Cameron, Director of Legal Risk Mitigation di Getty Images, ha fornito quattro dichiarazioni testimoni, che hanno fornito informazioni dettagliate sulla storia, le tecnologie e gli investimenti di Getty Images, nonché un’analisi dei lavori protetti da copyright e delle risorse visive presenti nei dataset LAION. “Although Stability contends that no weight can be placed on the evidence in her fourth statement, it makes no personal criticism of Ms Cameron in relation to that evidence.” Andrea Gagliano, Senior Director of Artificial Intelligence and Machine Learning, ha fornito informazioni su Stability e Stable Diffusion, inclusi i dataset su cui è stato addestrato e i metodi di accesso. David Stanley, Vice President of Marketing, ha fornito informazioni sui loghi e sul branding di ISTOCK e Getty Images, esprimendo preoccupazioni per la reputazione e il potenziale danno causato da Stable Diffusion.
Titolo: Testimonianze e Documenti nel Caso Getty Images vs. Stability AI
Didascalia:
Analisi dettagliata delle testimonianze e dei documenti presentati nel caso Getty Images vs. Stability AI, con particolare attenzione ai processi di upload, licenza, sperimentazione e formazione dei modelli di intelligenza artificiale.
Sommario:
Il caso Getty Images vs. Stability AI ha visto la presentazione di numerose testimonianze e documenti da entrambe le parti. “Ms Malnar gives evidence in her statement of the process by which contributors uploaded and licensed content to the Fifth Claimant through its website prior to 2017” (Ms Malnar fornisce la sua testimonianza nel suo verbale del processo con cui i contributori hanno caricato e concesso in licenza contenuti al Quinto Attore attraverso il suo sito web prima del 2017). Getty Images ha fatto affidamento su testimonianze di fotografi e dipendenti, tra cui Ms. Malnar e Ms. Varty, per illustrare i processi di caricamento, licenza e sperimentazione. “In her first statement Ms Varty gives evidence as to the conduct of Getty Images’ various experiments and the synthetic outputs generated” (Nella sua prima dichiarazione, la signora Varty fornisce la sua testimonianza in merito alla conduzione dei vari esperimenti di Getty Images e agli output sintetici generati). Stability AI ha presentato testimonianze di Cedric Wagrez e altri dipendenti per spiegare i processi di formazione dei modelli di intelligenza artificiale e le indagini condotte per determinare l’utilizzo di immagini protette da copyright. “In his first statement, Mr Wagrez explains his limited knowledge of the datasets used to train Stable Diffusion models released prior to his involvement with Stability” (Nella sua prima dichiarazione, il signor Wagrez spiega la sua limitata conoscenza dei set di dati utilizzati per addestrare i modelli Stable Diffusion rilasciati prima del suo coinvolgimento con Stability).
Getty Images ha utilizzato anche quattro Civil Evidence Act Notices per identificare i documenti su cui intendeva fare affidamento durante il processo, mentre Stability AI ha presentato testimonianze di 9 testimoni, tra cui Dennis Niedworok e Kate Hodesdon, per descrivere i processi di “fine-tuning” dei modelli e le attività di inferenza. “In his statement he describes the process of “fine-tuning” a model and explains the work he was involved with at Stability” (Nella sua dichiarazione descrive il processo di “fine-tuning” di un modello e spiega il lavoro in cui è stato coinvolto presso Stability). Tuttavia, alcune testimonianze sono state considerate meno rilevanti a causa del restringimento del caso da parte di Getty Images. “Given the narrowing of Getty Images’ case at trial, very little of the evidence in these statements remains relevant” (Considerata la restrizione del caso di Getty Images al processo, molto poco delle prove contenute in queste dichiarazioni rimane rilevante).
Descrizione del Rilascio e Distribuzione di Stable Diffusion v1.x
Didascalia
Analisi del ruolo di Stability AI e CompVis nel rilascio di Stable Diffusion v1.x, con particolare attenzione alla distribuzione dei pesi e del codice sorgente.
Sommario
Il documento esamina il rilascio di Stable Diffusion v1.x, analizzando il ruolo di Stability AI e CompVis. Viene evidenziato come Stability AI abbia finanziato e promosso lo sviluppo di Stable Diffusion, mentre CompVis, come laboratorio di ricerca, si sia occupato del rilascio del codice sorgente e del Model Card. * “Thanks to a generous compute donation from Stability AI and support from LAION we were able to train a Latent Diffusion Model on 512x512 images from a subset of the LAION-5B database” - Il documento sottolinea il contributo finanziario di Stability AI e il supporto di LAION per l’addestramento del modello. * “The weights are available via the CompVis organization at Hugging Face under a license which contains specific use-based restrictions to prevent misuse and harm” - Viene evidenziato che i pesi del modello sono stati resi disponibili tramite l’organizzazione CompVis su Hugging Face, con una licenza che impone restrizioni per prevenire usi impropri. * “Stability refers anyone interested in the release of v2.0 of the Model to ‘our GitHub: https://github.com/StabilityAI/Stable Diffusion’” - Il documento indica come Stability abbia successivamente indirizzato gli utenti interessati al rilascio di v2.0 al proprio GitHub. * “I consider there to be no basis for a finding that Stability actively made v1.x available and/or published the source code and model weights for v1.x to the public via the CompVis Hugging Face and CompVis GitHub platforms” - Si conclude che Stability non ha attivamente reso disponibile v1.x tramite le piattaforme CompVis.
Il documento analizza anche le dichiarazioni di Mr. Wagrez e Mr. Auerhahn, evidenziando come le loro testimonianze non siano sufficienti per dimostrare la responsabilità di Stability AI nella pubblicazione di Stable Diffusion v1.x.
Analisi e Descrizione del Blocco di Frasi relative a Watermark e Memorizzazione in Modelli di AI
Didascalia
Analisi del fenomeno della memorizzazione e generazione di watermark in modelli di intelligenza artificiale, con particolare attenzione alle versioni v1.1 e v1.2 del modello e alle successive.
Sommario
Il blocco di frasi esamina la difficoltà di determinare la probabilità di generazione di watermark in modelli di intelligenza artificiale, evidenziando come la complessità dell’influenza dei prompt e il numero elevato di immagini generate per prompt rendano difficile una valutazione precisa. Si sottolinea che alcuni prompt generano watermark con alta frequenza, mentre altri no, e che la memorizzazione di immagini richiede l’esposizione a un numero variabile di immagini duplicate, come evidenziato dallo studio di Carlini. “they find memorization with duplication between 200 and 3000 duplicate images”.
La discussione si concentra anche sulla differenza tra la generazione di immagini memorizzate e la generazione di watermark, con l’osservazione che la prima è più facile da identificare grazie alla riproduzione di immagini e didascalie correlate. “it is easier to find a prompt that shows a memorized image, because the image and its caption are reproduced in the training” e che la generazione di watermark richiede l’esposizione a un’ampia varietà di prompt.
Si evidenzia inoltre che le versioni v1.1 e v1.2 del modello hanno adottato filtri per escludere immagini con watermark, anche se questi filtri non sono perfetti e lasciano spazio alla generazione di immagini con watermark. “even the best watermark filter will not be perfect and leave some images with watermarks in the dataset”. La discussione si conclude con l’accettazione che, nonostante i progressi, i filtri non sono ancora in grado di eliminare completamente le immagini con watermark. “it seems we still cannot build filters that are 100% correct”.
Descrizione del Blocco di Frasi
Didascalia
Analisi dei risultati degli esperimenti con watermark di Getty Images e Stability AI, con particolare attenzione all’uso di prompt specifici e alla loro probabilità di generare immagini con watermark.
Sommario
Il blocco di frasi esamina i risultati degli esperimenti con watermark condotti da Getty Images e Stability AI, concentrandosi sull’uso di prompt specifici e la loro probabilità di generare immagini con watermark. I risultati indicano che l’uso di prompt contenenti le parole “vector art” può generare immagini con watermark iStock, mentre l’uso di prompt contenenti le parole “news photo” può generare immagini con watermark Getty Images. Tuttavia, i risultati degli esperimenti non sono conclusivi e non forniscono prove sufficienti per determinare la probabilità di generare immagini con watermark in situazioni reali. Inoltre, i risultati degli esperimenti non sono applicabili alle versioni v1.6 e SD XL dei modelli.
Titolo
Analisi dei risultati degli esperimenti con watermark di Getty Images e Stability AI
Analisi del contesto legale dell’utilizzo di marchi registrati in relazione a servizi online
Didascalia
Esame delle condizioni per l’infrazione di un marchio registrato, con particolare attenzione all’utilizzo di marchi in relazione a servizi online e alla comprensione del consumatore medio.
Sommario
Il documento analizza le circostanze in cui un marchio registrato può essere violato, concentrandosi sull’uso di marchi in relazione a servizi online. Viene esaminata la consapevolezza del consumatore medio riguardo all’origine del servizio e alle condizioni d’uso. * Il documento evidenzia come il consumatore medio sia ripetutamente esposto a marchi che indicano l’origine del servizio come Stability, sia durante la registrazione, il login, nei termini di servizio e nell’indirizzo web (“Further it points out that the DreamStudio user is repeatedly presented with a series of trade marks which indicate that the origin of the service provided is Stability”). * Viene sottolineata la comprensione del consumatore medio riguardo al fatto che le immagini sono generate da un modello di intelligenza artificiale (“In my judgment, the average consumer using DreamStudio will at all times understand that he is on Stability’s website, that the images are generated by an AI model and that the Model produces the images in response to his own prompts”). * Il documento discute la necessità per il consumatore di accettare termini e condizioni prima di accedere al modello, e la conseguente lettura, anche se superficiale, dei termini di servizio e delle licenze (“In my judgment, the average consumer, who is required to accept terms and conditions before accessing the Model, will also have read, or at least skim-read, the Terms of Service before accepting them”). * Viene analizzata la questione se il consumatore medio comprenda i limiti dell’uso del modello, in particolare la generazione di immagini fotorealistiche (“Specifically, I reject Stability’s case that the average consumer using DreamStudio will understand that any attempt to generate a photorealistic image is ‘out of scope’ for the Model”). * Il documento esamina le condizioni per l’infrazione di un marchio registrato secondo la legge, con particolare attenzione alla necessità di identità tra il marchio e il segno utilizzato, e tra i beni o servizi offerti (“Section 10(1) TMA provides that: ‘A person infringes a registered trade mark if he uses in the course of trade a sign which is identical with the trade mark in relation to goods or services which are identical with those for which it is registered’”). * Viene evidenziata la presunzione di rischio di confusione nel caso di infrazione di un marchio registrato (“Stability has not sought to advance any pleaded case that, notwithstanding any double identity that may be established, there is no effect on the function of the trade mark such that the presumption should be rebutted”).
Analisi del concetto di “uso” di un segno distintivo
Didascalia:
Esame dei principi giuridici relativi all’uso di un segno distintivo, con particolare attenzione alla definizione di “uso” e alle sue implicazioni.
Sommario:
Il documento analizza il concetto di “uso” di un segno distintivo, esaminando le attività considerate come tali e le condizioni necessarie per l’infrazione del marchio. Vengono analizzate le responsabilità dei fornitori di servizi tecnici e delle piattaforme online, nonché i requisiti per l’uso “in relazione” a beni e servizi. Si discute inoltre l’identità tra segno e marchio, e l’identità dei beni o servizi.
- Il concetto di “uso” di un segno distintivo è definito da una serie di attività specifiche, come l’affissione del segno su beni o imballaggi, l’offerta di beni o servizi, l’importazione o esportazione, e l’uso come nome commerciale (“For the purposes of this section a person uses a sign if, in particular, he— (a) affixes it to goods or the packaging thereof; (b) offers or exposes goods for sale, puts them on the market or stocks them for those purposes under the sign, or offers or supplies services under the sign”).
- L’uso di un segno distintivo richiede un comportamento attivo e un controllo diretto o indiretto (“For a claim to trade mark infringement to succeed, the re must be some “active behaviour” on the part of the defendant “and direct or indirect control of the act constituting the use”).
- Le piattaforme online come eBay non sono responsabili per l’uso di segni distintivi da parte dei loro utenti (“An e-commerce platform like eBay is not responsible for any infringing use where its users list counterfeit or grey market goods for sale on eBay’s website”).
- L’uso “in relazione” a beni e servizi richiede la distinzione da altri fornitori e la creazione di un’impressione di collegamento tra il segno e l’azienda (“Use of a sign “in relation to” goods and services means use “for the purposes of distinguishing” the goods and services in question from those of other suppliers").
- L’identità tra segno e marchio deve essere valutata globalmente, considerando sia l’impressione visiva che aural (“In the case of a word mark, both the visual and aural impression must be considered”).
- L’identità dei beni o servizi dipende dalla loro natura e dalla loro interpretazione nel contesto del commercio (“Goods can be treated as identical where one is a subset of the other”).
Analisi delle Specifiche di Classi per Getty Images v Stability AI
Descrizione
Il documento analizza le specifiche di diverse classi relative al marchio Getty Images e al modello di intelligenza artificiale Stability AI, concentrandosi sulla questione dell’identità tra i servizi offerti e la generazione di immagini sintetiche. Il documento esamina le specifiche di classi che vanno dalla 9 alla 42, valutando se i servizi offerti da Getty Images siano identici alla fornitura di immagini sintetiche tramite le piattaforme DreamStudio e Developer.
Sommario
Analisi delle Specifiche di Classi
Il documento esamina le specifiche di classi relative al marchio Getty Images e al modello di intelligenza artificiale Stability AI, concentrandosi sulla questione dell’identità tra i servizi offerti e la generazione di immagini sintetiche. Il documento esamina le specifiche di classi che vanno dalla 9 alla 42, valutando se i servizi offerti da Getty Images siano identici alla fornitura di immagini sintetiche tramite le piattaforme DreamStudio e Developer. #### Identità tra Servizi e Immagini Sintetiche Il documento stabilisce che la fornitura di immagini sintetiche è identica ai “digital imaging services” (classe 41) quando le immagini sono generate dall’utente sulle piattaforme DreamStudio e Developer. “To my mind, this specification cannot, however, encompass the ‘download’ access mechanism because, when the Model is being used on a local computer, the synthetic output images are being generated locally – they are not being delivered via a global network or any other computer network.” #### Esclusione di Alcune Specifiche Il documento esclude l’identità tra i servizi offerti da Getty Images e alcune specifiche, come la vendita di fotografie online o la fornitura di accesso a database interattivi, poiché un modello di intelligenza artificiale non vende fotografie online e non si basa su database interattivi. “An AI model does not sell photographs online.” #### Identità Limitata per Accesso Download Il documento conclude che c’è identità di beni (ma non servizi) in relazione al meccanismo di accesso “download” per i marchi Getty Images (Modelli v1.x e v2.x) e per i marchi ISTOCK (Modello v1.x solo). “For the reasons set out above there is: i) identity of goods (but not services) in relation to the ‘download’ access mechanism (a) in respect of the Getty Images Marks (Models v1.x and v2.x); and (b) in respect of the ISTOCK Marks (Model v1.x only).” #### Identità di Beni e Servizi per Piattaforme Il documento stabilisce che c’è identità di beni e servizi in relazione all’uso di DreamStudio e della Developer Platform per i marchi Getty Images (Modelli v1.x e v2.x) e per i marchi ISTOCK (Modello v1.x solo). “ii) identity of goods and services in relation to the use of DreamStudio and the Developer Platform in respect of the Getty Images Marks (Models v1.x and x); and (b) in respect of the ISTOCK Marks (Model v1.x only).” #### Rifiuto di Identità per “Fotografie” Il documento rifiuta la richiesta di Getty Images di identificare i servizi offerti con le “fotografie” (classe 16), per le ragioni già esposte. “I reject Getty Images’ case of identity in respect of “photographs” (class 16), again for reasons I have given.” #### Conclusioni Il documento conclude che Getty Images non ha fornito una spiegazione convincente su come le specifiche di classi esaminate siano identiche alla fornitura di immagini sintetiche. “Getty Images made no attempt in closing to explain how any of the specifications referred to above might be identical and, accordingly, I reject its case on identity in respect of these specifications.”
Titolo: Analisi di un Caso di Violazione di Marchio: Getty Images v Stability AI
Didascalia:
Il presente documento analizza un caso di violazione di marchio, Getty Images v Stability AI, esaminando le argomentazioni relative all’uso non equo di un segno distintivo, al deterioramento della reputazione e alla modifica del comportamento economico dei consumatori.
Sommario:
Il caso Getty Images v Stability AI verte sulla valutazione dell’uso non equo di un segno distintivo, che richiede una valutazione globale considerando diversi fattori rilevanti, tra cui la reputazione del marchio e il grado di somiglianza tra i marchi coinvolti (frase 2254). La valutazione può anche considerare il rischio di diluizione o danno al marchio (frase 2257). La condotta del convenuto è più probabile che sia considerata non equa se intende sfruttare la reputazione del marchio (frase 2260).
L’atto di accusa di Getty Images sostiene che l’uso del segno da parte del convenuto consente di trarre vantaggio dalla reputazione del marchio e che tale uso potrebbe avere un effetto diluitivo sulla distintività del marchio (frase 2265). In particolare, si evidenzia che l’uso di Stable Diffusion potrebbe portare a una modifica del comportamento economico dei consumatori, in quanto consentirebbe di generare immagini simili a quelle del marchio senza sostenere costi di licenza (frase 2268).
Inoltre, si sostiene che l’uso di Stable Diffusion potrebbe portare alla creazione di immagini con contenuti inappropriati, come pornografia o propaganda, che potrebbero danneggiare la reputazione del marchio (frase 2270). Si sottolinea anche che l’uso del segno come watermark potrebbe ingannare i consumatori, facendogli credere che le immagini generate siano autentiche (frase 2274).
Getty Images si concentra sull’argomentazione relativa al danno alla reputazione, sostenendo che l’uso del segno in contesti inappropriati potrebbe portare a una modifica del comportamento economico dei consumatori (frase 2283). Sebbene l’atto di accusa includa una richiesta di modifica del comportamento economico, questa è considerata insostenibile (frase 2286).
La decisione finale del tribunale ha respinto le argomentazioni di Getty Images, ritenendo che l’atto di accusa fosse insostenibile (frase 2287).
Titolo: Analisi del Caso Getty Images v Stability AI: Assenza di Prove di Generazione di Immagini NSFW con Watermark
Didascalia:
La sentenza analizza la questione se la potenziale generazione di immagini pornografiche con watermark da parte di modelli di intelligenza artificiale possa costituire un danno alla reputazione.
Sommario:
La sentenza esamina la questione se la potenziale generazione di immagini pornografiche con watermark da parte di modelli di intelligenza artificiale possa costituire un danno alla reputazione. Il giudice, dopo aver esaminato le prove presentate, conclude che non vi è sufficiente evidenza per dedurre un danno alla reputazione di Getty Images.
- Il giudice sottolinea l’assenza di prove concrete di immagini pornografiche con watermark generate nel mondo reale, affermando: “There is not a scrap of evidence that watermarks have in fact appeared on pornographic images in the real world at any time and in relation to any Model.” (Non c’è una prova che i watermark siano effettivamente apparsi su immagini pornografiche nel mondo reale in qualsiasi momento e in relazione a qualsiasi modello).
- Si evidenzia la mancanza di spiegazioni per l’apparizione di watermark su immagini di Miley Cyrus, suggerendo che potrebbe essere legata alla presenza di immagini NSFW esistenti sui siti web di Getty Images, come confermato da Mr Stanley.
- Il giudice sottolinea che la mera constatazione di un problema con immagini NSFW da parte di un professore e il riconoscimento di tale problema da parte di Stability non sono sufficienti a supportare la deduzione di una generazione diffusa di immagini pornografiche con watermark in risposta a prompt innocui.
- Si evidenzia che la generazione di immagini NSFW è più probabile quando si compiono sforzi positivi per produrle, suggerendo che l’utente medio non otterrebbe tali immagini inserendo casualmente del testo.
- Il giudice conclude che, in assenza di prove concrete, le immagini generate durante gli esperimenti di Getty Images e le testimonianze di esperti non sono sufficienti a dedurre un danno alla reputazione.
Analisi Dettagliata:
Struttura del Documento:
La sentenza presenta un’analisi dettagliata delle prove presentate da Getty Images e Stability AI, valutando la loro rilevanza e peso nel contesto della questione del danno alla reputazione.
Assenza di Prove Concrete:
La sentenza sottolinea ripetutamente l’assenza di prove concrete di immagini pornografiche con watermark generate nel mondo reale, affermando: “There is no evidence of any pornographic or other NSFW images being produced in these use-cases in real life, much less of any such images bearing watermarks.” (Non ci sono prove di immagini pornografiche o NSFW prodotte in questi casi nella vita reale, tanto meno di immagini con watermark).
Esperimenti e Implicazioni:
La sentenza esamina gli esperimenti condotti da Getty Images e le loro implicazioni, valutando se le immagini generate durante tali esperimenti possano essere considerate rappresentative di una potenziale generazione di immagini pornografiche con watermark nel mondo reale.
Rilevanza delle Testimonianze:
La sentenza valuta la rilevanza delle testimonianze di esperti, come il professor Farid, e la loro capacità di supportare l’affermazione di un danno alla reputazione.
Conclusione:
La sentenza conclude che, in assenza di prove concrete e considerando la natura sperimentale delle immagini generate, non vi è sufficiente base per dedurre un danno alla reputazione di Getty Images.
Definizione e Interpretazione di “Infringing Copy” nel Contesto di Getty Images v Stability AI
Didascalia
Analisi delle questioni legali sollevate nella causa Getty Images contro Stability AI, focalizzata sulla definizione di “infringing copy” e sulla natura di “article” ai sensi del Copyright, Designs and Patents Act (CDPA).
Sommario
La disputa tra Getty Images e Stability AI ruota attorno alla definizione di “infringing copy” e alla sua applicazione a modelli di intelligenza artificiale come Stable Diffusion. Getty Images sostiene che Stable Diffusion possa essere considerato un “article” e un “infringing copy” in quanto la sua creazione ha comportato una violazione del copyright. “They do not say that the Model itself comprises a reproduction of any Copyright Works, but they submit that the definition of “infringing copy” in section 27 (3) CDPA is sufficiently broad to encompass an article (including an intangible article) whose creation or “making” involved copyright infringement.” Stability AI contesta, sostenendo che il termine “article” si limita a oggetti tangibili e che l’addestramento del modello negli Stati Uniti non costituisce una violazione del copyright nel Regno Unito. “Stability contends, however: i) that the term “article” in the CDPA is properly limited to tangible objects.” Le questioni di fatto da determinare includono se Stable Diffusion sia un “infringing copy”, se Stability avesse conoscenza di tale violazione e se abbia commesso atti di violazione del copyright. La causa solleva questioni legali complesse riguardanti la natura dei modelli di intelligenza artificiale e la loro interazione con il diritto d’autore.
Addestramento e Memorizzazione di Modelli di Intelligenza Artificiale: Un’Analisi Tecnica
La presente descrizione riassume il processo di addestramento e memorizzazione di modelli di intelligenza artificiale, concentrandosi su Stable Diffusion e le sue implicazioni legali.
Didascalia
Analisi tecnica del processo di addestramento e memorizzazione di modelli di intelligenza artificiale, con particolare riferimento a Stable Diffusion.
Sommario
Il processo di addestramento di un modello di intelligenza artificiale, come Stable Diffusion, prevede la conversione delle immagini in uno spazio latente, una rappresentazione compressa che ottimizza l’efficienza computazionale. “Durante l’addestramento, le immagini vengono convertite dallo spazio dei pixel in ‘spazio latente’ utilizzando un autoencoder” (2608). Il modello ottimizza i pesi per prevedere il rumore aggiunto alle immagini durante l’addestramento, consentendo la ricostruzione del contenuto originale. “La rete ottimizza i pesi per prevedere questo rumore [seguendo un approccio standard noto come ‘stochastic gradient descent’] in modo che la rete possa ricreare il contenuto che viene distrutto dal rumore additivo” (2611).
L’addestramento si basa sull’accumulo di gradienti da un sottoinsieme di immagini (batch), con un processo iterativo che si ripete per più epoche. “Dopo aver eseguito un passo nella direzione di questo gradiente accumulato, la procedura di addestramento seleziona un nuovo batch per il passo successivo, e così via fino a quando tutte le immagini nel set di dati di addestramento non sono state elaborate, definito come un singolo ‘epoca’” (2617). L’efficienza dell’addestramento dipende dalla coerenza dei gradienti tra le immagini nel batch. “La rete di addestramento fa i progressi più efficienti quando molti campioni di addestramento concordano su un modello locale o globale” (2621).
La memorizzazione di immagini individuali durante l’addestramento può verificarsi a causa di duplicazioni dei dati o di un addestramento prolungato, portando a un fenomeno chiamato overfitting. “L’overfitting si verifica quando la rete utilizza i suoi pesi o parte dei suoi pesi per memorizzare le singole immagini di addestramento piuttosto che rappresentare un ampio set di immagini di addestramento con questi pesi” (2635). Tuttavia, i modelli possono anche generalizzare e memorizzare contemporaneamente, utilizzando alcuni pesi per rappresentare modelli generali e altri per memorizzare dettagli specifici. “In tal caso, la rete utilizza la maggior parte dei suoi pesi per rappresentare modelli generali nei dati, ma utilizza parte dei suoi pesi per memorizzare modelli individuali” (2639).
Interpretazione delle Leggi: Il Principio del “Always Speaking”
Didascalia
Analisi dell’interpretazione delle leggi, con particolare attenzione al principio del “always speaking” e al suo impatto sull’adattamento delle leggi ai cambiamenti sociali e tecnologici.
Sommario
Il testo esamina il principio del “always speaking” nell’interpretazione delle leggi, sottolineando come le disposizioni legislative debbano essere interpretate tenendo conto dei cambiamenti avvenuti dopo la loro promulgazione. “Words and passages in a statute derive their meaning from their context” (2661). Questo principio mira a prevenire l’obsolescenza delle leggi e a garantire che rimangano rilevanti nel tempo. Il testo analizza anche il ruolo del contesto e dello scopo della legislazione, come evidenziato da “A phrase or passage must be read in the context of the section as a whole and in the wider context of a relevant group of sections” (2662), e la necessità di considerare i cambiamenti sociali e tecnologici. “They should be able to rely on what they read in an Act of Parliament” (2668). Il testo discute inoltre i limiti di questo approccio, come evidenziato da “It would be unrealistic for Parliament to try to keep most statutes up to date by continually passing amendments to cope with subsequent change” (2683).
Analisi di un Blocco di Testo: Definizione e Delimitazione
Didascalia:
Il testo esamina il significato legale del termine “articolo” nel contesto della legge sul diritto d’autore, analizzando le interpretazioni contrastanti e il ruolo delle copie elettroniche.
Sommario:
Il blocco di testo si concentra sulla definizione legale del termine “articolo” nel contesto della legge sul diritto d’autore, con particolare attenzione alla sua applicabilità alle copie elettroniche. Getty Images sostiene che “articolo” possa includere copie elettroniche, mentre Stability AI contesta questa interpretazione, sostenendo che si riferisca solo a oggetti tangibili. Il testo analizza le interpretazioni contrastanti, il ruolo delle copie elettroniche e le implicazioni per la protezione del diritto d’autore.
- “This, say Getty Images, reinforces the wide meaning of “article”" (“Questo, secondo Getty Images, rafforza il significato ampio di”articolo").
- “These activities can also apply to an intangible article” (“Queste attività possono anche applicarsi a un articolo immateriale”).
- “It is clear from the extract from Stroud’s Judicial Dictionary relied on by Stability that, as one might expect, the word “article” will almost invariably take its colour from its surrounding context" (“È chiaro dall’estratto del Dizionario Giudiziale di Stroud su cui si basa Stability che, come ci si aspetterebbe, la parola”articolo" prenderà quasi sempre il suo colore dal contesto circostante").
- “As Getty Images submit, this approach is consistent with the approach adopted by Laddie J in Sony v Ball” (“Come sostiene Getty Images, questo approccio è coerente con l’approccio adottato da Laddie J in Sony v Ball”).
- “In the circumstances, an electronic copy stored in an intangible medium (such as the AWS Cloud) is, in my judgment, capable of being an infringing copy and thus also capable of being “an article”" (“In queste circostanze, una copia elettronica memorizzata in un mezzo immateriale (come AWS Cloud) è, a mio avviso, in grado di essere una copia contraffatta e quindi anche in grado di essere”un articolo").
- “The fact that its development involved the reproduction of Copyright Works (through storing the images locally and in cloud computing resources and then exposing the model weights to those images) is of no relevance” (“Il fatto che il suo sviluppo abbia comportato la riproduzione di Opere Protette da Copyright (attraverso la memorizzazione delle immagini localmente e nelle risorse di cloud computing e quindi l’esposizione dei pesi del modello a tali immagini) è irrilevante”).
Analisi della Proprietà del Copyright: Caso Kolbe, Diamond e Rentz
Didascalia:
Esame della titolarità del copyright su diverse opere, con particolare attenzione alle figure di Kolbe, Diamond e Rentz, e alle complesse relazioni tra le diverse entità del gruppo Getty Images.
Sommario:
Il documento analizza la titolarità del copyright su diverse opere, esaminando le complesse relazioni tra le diverse entità del gruppo Getty Images. Inizialmente, si concentra sul caso di Mr. Kolbe, dove la documentazione disponibile presenta incongruenze riguardo alla sua assunzione da parte di Getty Sales Australia, come evidenziato dalla contraddizione tra i dati del sistema Workday e la data di incorporazione della società. “This cannot possibly be the case owing to the date of incorporation of that company”. Successivamente, si analizza il caso di Mr. Diamond, dove la presenza di un NDA e le testimonianze orali suggeriscono un rapporto di lavoro con la First Claimant, nonostante alcune incongruenze nei documenti. “I have knowledge in my work at Getty Images that photographers based in that office in Los Angeles were employed by [the First Claimant].”. Infine, si esamina il caso di Mr. Rentz, dove il trasferimento del suo contratto di lavoro a Getty Devco Deutschland e la successiva assegnazione del copyright alla First Claimant sollevano questioni interpretative. “Once again I need not look at each of these transactions in detail, the issue between the parties appears to come down to the interpretation of the terms on which Mr Rentz assigned copyright to his employer.” L’analisi evidenzia la complessità della documentazione e la necessità di valutare attentamente le testimonianze per determinare la titolarità del copyright.
Analisi di Principi Contrattuali e Diritto Newyorkese
Didascalia:
Esame dei principi contrattuali applicabili in caso di controversie relative a licenze esclusive di copyright, con riferimento alla legge inglese e newyorkese.
Sommario:
Il testo analizza i principi contrattuali applicabili in caso di controversie relative a licenze esclusive di copyright, con riferimento alla legge inglese e newyorkese. Si evidenzia come la legge inglese interpreti i contratti in base al contesto documentale, fattuale e commerciale, considerando l’intenzione delle parti e il buon senso commerciale. Il diritto newyorkese, invece, pone l’accento sull’intenzione delle parti, derivabile dal linguaggio utilizzato nel contratto, e sulla necessità di interpretare il contratto nel suo complesso per realizzare le aspettative ragionevoli delle parti. Inoltre, si sottolinea l’importanza di considerare il contesto e le circostanze per determinare l’intenzione delle parti, e di evitare interpretazioni che rendano alcune clausole prive di significato.
Descrizione del blocco di testo relativo agli accordi di licenza Getty Images
Didòscia
Analisi di accordi di licenza tra Getty Images e i contributori, con particolare attenzione alle definizioni e alle implicazioni legali.
Sommario
Il blocco di testo esamina in dettaglio gli accordi di licenza tra Getty Images e i contributori, concentrandosi su aspetti cruciali come le definizioni di “Getty Images” e “Distributore”, e le implicazioni legali derivanti da queste definizioni. Si analizzano le interpretazioni contrastanti delle clausole contrattuali, con particolare attenzione alla definizione di “Getty Images” e alla sua relazione con le definizioni di “Distributore” e “Affiliato”. Le discussioni si estendono all’interpretazione delle clausole di esclusività, all’analisi delle clausole di rappresentazione e garanzia, e alla valutazione della validità delle firme elettroniche. L’analisi approfondita mira a determinare se gli accordi di licenza siano esclusivi ai sensi della legge sul diritto d’autore, considerando le implicazioni legali e le aspettative delle parti coinvolte.
Titoli e Sommario di Documenti Legali relativi a iStock
Didascalia
Analisi di accordi e termini di servizio relativi a iStock, con particolare attenzione alle testimonianze di Mr Stephens e Mr Pandev e alla migrazione dei contributori.
Sommario
Il documento esamina la creazione di SOCI Work A15 da parte di Mr Pandev il 17 ottobre 2019 e la sua adesione a iStock ASA, con termini che risalgono al 26 febbraio 2016 e successivamente modificati nel “Mr Pandev created SOCI Work A15 on 17 October 2019”. La documentazione disponibile è principalmente di tipo orale, attraverso lettere fornite da Mr Stephens e Mr Pandev.
Mr Stephens afferma di essersi iscritto a iStock nel 2006, con un processo di approvazione che includeva il caricamento di immagini per la verifica della qualità tecnica, e di aver aderito al programma di esclusività di iStock prima di caricare [A14]. “If I recall correctly there was an application process that included uploading a few images that were checked for technical quality before I was approved to upload more”. La sua adesione ai termini è stata presumibilmente tramite il sito web, insieme alle liberatorie dei modelli.
Mr Pandev dichiara di essere diventato un contributore di iStock intorno a gennaio 2015 e un contributore esclusivo intorno al 2016, prima di caricare [A15], con un processo di adesione ai termini esclusivi online. “I became a contributor to iStock (which I understand is part of Getty Images) in around January 2015 and I became an exclusive contributor in around 2016 (before I uploaded [A15])”.
La migrazione dei contributori iStock al sistema Getty Images, tra il 2015 e il 2017, ha portato all’introduzione di iStock ASA #38, che richiedeva l’accettazione dei termini tramite la digitazione di “I Agree”. “This appears to be the rationale behind migrating iStock contributors onto the new iStock ASA #38”. Nonostante ciò, Getty Images ha riconosciuto che l’adesione formale non sempre avveniva tramite la firma digitale dei termini.
Descrizione del Blocco di Testo: Esclusione di Determinazioni Numeriche e Danni Aggiuntivi
Didascalia:
Esclusione di determinazioni numeriche e danni aggiuntivi.
Sommario:
Il documento esclude la possibilità di determinare il numero di opere protette da copyright o di visual assets utilizzati nell’addestramento dei modelli, a causa della complessità e dell’impraticabilità di tale operazione. “Insofar as Getty Images is inviting the court to determine the rights ownership position for each work, that is a fact sensitive question for each work and plainly impractical.” Viene inoltre negata la richiesta di danni aggiuntivi, in quanto non sussistono elementi a supporto di una violazione diffusa e intenzionale dei diritti di proprietà intellettuale. “As Stability submits, the position is that the Models are producing novel content in the United Kingdom against which Getty Images have no claim.” Il documento conclude con una sintesi dei risultati, evidenziando la limitata portata del successo di Getty Images nella rivendicazione di violazione del marchio. “In summary, although Getty Images succeed (in part) in their Trade Mark Infringement Claim, my findings are both historic and extremely limited in scope.”