Apuntes de la sentencia Getty Vs Stability AI en UK

Tras casi 3 años de batalla legal, nos llegó esta semana la primera sentencia del Getty Images Vs Stability AI en Reino Unido. Aquí también los apéndices.

Getty presentó la demanda original en enero de 2023 ante el High Court of Justice de Londres alegando que Stability AI infringía sus derechos de propiedad intelectual al copiar y procesar ilegalmente millones de imágenes protegidas por copyright, junto con sus metadatos asociados, para entrenar y desarrollar su sistema de IA generativa Stable Diffusion.

Las 4 principales alegaciones

• Infracción primaria de copyright: Getty alegaba que Stability AI "scrapeó" millones de imágenes de sus sitios web sin consentimiento y las utilizó ilegalmente para entrenar Stable Diffusion, violando las condiciones de uso que prohíben expresamente el uso de data mining, robots y métodos de extracción de datos sin licencia.
• Infracción en outputs generados: Getty alegó que las imágenes sintéticas generadas por Stable Diffusion reproducían partes sustanciales de obras protegidas por copyright, e incluso algunas contenían la marca de agua de Getty Images o iStock.
• Escala de la infracción: En la demanda interpuesta en paralelo en EEUU, Getty alegó que Stability AI utilizó hasta 12 millones de imágenes protegidas por copyright sin autorización, con una reclamación inicial de daños y perjuicios por 11.383 obras a 150.000 dólares por infracción, reclamando 1,7 mil millones de dólares 😅
• Infracción de marca: Getty alegó infracción de marca registrada debido a que su marca de agua aparecía en algunas imágenes generadas por Stable Diffusion.

Getty alegaba también que no se oponía al uso de sus imágenes para entrenar IA, pero que Stability AI no buscó la licencia que sí habían adquirido otros proveedores.

En junio de 2025 la disputa dio un giro importante, ya que Getty retiró varias reclamaciones principales, indicando dificultades para probar que los actos infractores tuvieron lugar en el Reino Unido y, por tanto, dentro del ámbito de jurisdicción del tribunal británico. En sus alegaciones finales, Getty reconoció que la evidencia reunida demostraba que los actos de infracción "ocurrieron fuera de la jurisdicción, incluyendo en Dubai".

Ese cambio se debe a una limitación de la ley de propiedad intelectual del Reino Unido, que no es extraterritorial y requiere que los actos de infracción alegados se hayan realizado en el Reino Unido para que la ley británica sea aplicable. El problema es que gran parte del entrenamiento y desarrollo de IA se había realizado fuera del Reino Unido, lo que ponía trabas a la reclamación por infracción primaria de copyright en el Reino Unido.

En el fondo, Getty retiró sus reclamaciones relativas a que el entrenamiento en Reino Unido constituyó infracción primaria, que los outputs generados reproducían partes sustanciales de obras protegidas y todas las reclamaciones sobre derechos de base de datos.

La sentencia del 4 de noviembre

Según la sentencia de Mrs Justice Joanna Smith (son 205 páginas):

1.- Getty ha perdido su reclamación de infracción secundaria de copyright

Getty argumentó que Stability AI era responsable de infracción secundaria porque importó a Reino Unido, poseyó y/o negoció con un "ejemplar" (article), específicamente el software preentrenado consistente en Stable Diffusion.

La cuestión jurídica central era si las secciones 22 y 23 de la normativa británica en copyright (CDPA) se limitan a ejemplares físicos y tangibles, o si también abarcan elementos intangibles como software disponible en línea. Stability AI defendía lo primero, Getty Images lo segundo.

La jueza dictaminó que la normativa podía afectar a intangibles, por ejemplo copias electrónicas almacenadas en medios intangibles como una nube de AWS, pero que en cualquier caso un modelo de IA como Stable Diffusion que no almacena ni reproduce obras protegidas por copyright (y nunca lo ha hecho) no constituye infracción secundaria.

También consideró que los pesos del modelo de IA no son ”copias infractoras”, sino parámetros matemáticas resultado del entrenamiento.

Quizá estos dos párrafos (599 y 600) son de los más claros en ese sentido:

“In reality therefore, the dispute between the parties as it finally emerged in closing, really turns on whether an article whose making involves the use of infringing copies, but which never contains or stores those copies, is itself an infringing copy such that its making in the UK would have constituted an infringement. Taking the specific facts with which I am concerned, is an AI model which derives or results from a training process involving the exposure of model weights to infringing copies itself an infringing copy?

In my judgment, it is not. It is not enough, as it seems to me, that (in Getty Images’ words) “the time of making of the copies of the Copyright Works coincides with the making of the Model” (emphasis added). While it is true that the model weights are altered during training by exposure to Copyright Works, by the end of that process the Model itself does not store any of those Copyright Works; the model weights are not themselves an infringing copy and they do not store an infringing copy. They are purely the product of the patterns and features which they have learnt over time during the training process. Getty Images’ central submission that “as soon as it is made, the AI model is an infringing copy” is, accordingly, in my judgment, entirely misconceived.

Unlike the RAM chip in Sony v Ball which became an infringing copy for a short time, in its final iteration Stable Diffusion does not store or reproduce any Copyright Works and nor has it ever done so. 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. Furthermore, that there is no requirement that an article which is an infringing copy must continue to retain a copy does not assist Getty Images, because it is implicit in the word “continue” that at some point the article has in fact contained an infringing copy. The model weights for each version of Stable Diffusion in their final iteration have never contained or stored an infringing copy.”

Por tanto, para la jueza Stable Diffusion NO incorpora las fotografías de Getty, solo "aprendió" de ellas.

Aunque Stability perdió la reclamación de infracción secundaria, el tribunal sí estableció claramente que Stability actuó con conocimiento del riesgo de infracción debido al contenido de los datasets descargados o los emails intercambiados.

2.- Getty ha ganado parcialmente la reclamación por infracción de marca

Al menos Getty ha obtenido victoria (parcial) respecto a su argumento de que Stability infringió su marca registrada, pero la jueza señaló que sus hallazgos son "tanto históricos como extremadamente limitados en alcance".

Para la jueza hubo una infracción de marcas de ISTOCK en los modelos v1.x (por ejemplo el 1.2 accedido vía DreamStudio/Developer Platform) y las marcas GETTY IMAGES en modelos v2.x.

Pero no consideró que hubiera dilución ni aprovechamiento indebido de su reputación. Además, en modelos SD XL y v1.6 no había evidencia de generación de marcas de agua en uso real en el Reino Unido.

3.- Desafíos territoriales

Si algo pone en evidencia este caso es la problemática estructural en la aplicación del copyright a sistemas de IA, ya que si Getty no puede establecer con éxito que un sistema de IA puede considerarse un "ejemplar" según la normativa británica, y que dicho sistema no necesita almacenar localmente obras protegidas para ser considerado una "copia infractora", muchos titulares de derechos (en este caso británicos) quedarían sin medios prácticos para hacer valer sus derechos conforme a la ley británica de copyright cuando los presuntos actos de infracción ocurrieron fuera del Reino Unido.

Stability AI argumentó que el caso no pertenece al Reino Unido porque el entrenamiento del modelo técnicamente ocurrió en otro lugar, en servidores gestionados por Amazon en Estados Unidos.

No es Stability AI el primero que argumenta que la normativa del demandante no es aplicable ya que los servidores (donde están los modelos) se encuentran fuera del país. OpenAI en la demanda que gestiona en la India ha usado también esa argumentación.

Esto podría abrir la puerta a estrategias de estructura corporativa y técnica donde las empresas de IA puedan:

• Entrenar modelos en jurisdicciones con protecciones de copyright más débiles o excepciones más amplias.
• Distribuir el modelo globalmente sin incurrir en infracciones secundarias si el modelo no "almacena" obras.

En resumen, aunque Getty demostró que Stability usó millones de sus obras sin autorización, que sabía que eso era problemático y que el modelo generaba ocasionalmente marcas de agua, acaba perdiendo en la principal reclamación ya que el entrenamiento ocurrió fuera de UK y el modelo resultante no almacena copias.

La demanda en EEUU puede tener variantes interesantes, aunque los casos de Meta y Anthropic apuntarían (en parte) a una potencial resolución favorable para Stability AI con el handicap del entrenamiento con contenido infractor (que su buen dinero le va a costar a Anthropic).

Sea como sea, las empresas de IA por ahora están saliendo relativamente bien paradas en estos primeros fallos, en comparación con las industrias creativas. Sin duda habrá que tener en cuenta otros elementos a la hora de valorar demandas frente a los grandes proveedores de IA, tipo datos personales, derechos de imagen de personas, competencia desleal o secretos empresariales, si la cuestión de la propiedad intelectual sigue favoreciendo la postura de las empresas de IA.

He resumido mucho los elementos básicos del fallo, pero sin duda la sentencia es una gran lectura por lo mucho que también enseña y desarrollo a efectos del funcionamiento interno de los modelos, uso de contenido de tercero y otros múltiples detalles.

Sin duda, una historia que continuará…

Jorge Morell Ramos

Dicho esto, ahí va la actualidad del 22 al 28 de septiembre en IA y Derecho (publicaré todas las semanas pendientes, las tengo recopiladas).

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