一、今年初，網路圖像資料庫供應商Getty Image在英國倫敦高等法院對AI圖像生成軟體開發商Stability AI英國總公司起訴，主張後者從未循正當管道尋求授權，即非法自行「抓取」並處理數百萬受著作權保護的圖像，以及Getty Images 所擁有或代表用以創建日期、圖像大小或格式、作者、標籤、分類等包括關鍵字、標題等的「中繼數據(metadata)」，用以訓練和開發AI（Stable Diffusion）生成圖像，且利用英國用戶的圖像合成後輸出其他內容，以獲取鉅額商業利益，不僅損害創作者的利益，也同時侵害Getty Images的商業利益，訴訟基礎涉及著作權、資料庫及商標侵權，英國高等法院近日對本案為中間裁決（Getty Images v Stability AI, [2023] EWHC 3090 (Ch) Case No: IL-2023-000007），本文將聚焦於著作侵權爭議。
二、英國高等法院中間裁決
(一) Stability AI對於侵權與否尚未提出實質答辯，僅申請立即以簡易判決駁回起訴，主張：
1. 倫敦高等法院並非適合管轄之法院：
Stable Diffusion無論訓練或開發，無一在英國進行。
2. 無著作間接侵權行為：
(1) 英國1988年著作權法(CDPA)第22及23條規定，明知或可得而知為違法重製物，仍未經著作權人授權「輸入違法重製物」及「持有或交易違法重製物」，構成著作「間接侵權」行為。
(2) 原告主張涉案AI（Stable Diffusion）既然在英國境內生成侵權圖片，被告即涉有而將Stable Diffusion「輸入英國境內，在營業過程持有、銷售或出租，或者為銷售或出租而提供或陳列」之間接侵權行為。
(3) 被告則抗辯，英國著作權法第27條就「違法重製(infringing copy)」定義為「直接製作侵害著作權之物」或者「進口或擬進口到英國境內製作將構成侵害著作權之物」。前述條文雖未進一步定義「重製物」，但結合上述第22、23條綜合觀之，違法重製物必須為「有形物體」才可能被輸入、持有、銷售或出租。Stable Diffusion只是AI模型，根據以往英國判例，「抽象資訊」本身不是「財產」，不可作為強制執行或者請求損害賠償之標的。並且援引判例1主張，此種情形猶如：電子資料庫雖是由結構化的資訊所組成，而資訊的組合可能會產生受保護的智慧財產權利，如資料庫或者著作權等；但法律從未將抽象的資訊本身視為財產加以保護。
3. 上傳圖片再合成或生成新圖像都是使用者自行為之，與StabilityAI無涉：
訴訟開始後，今年3月間再發展「從圖像到圖像」的新技術，是使用者自行（透過被告的 Dream Studio平台、或透過第三方平台GitHub下載的Stable Diffusion 副本、或透過直接使用Stable Diffusion）上傳圖像以合成、生成新圖像，無法特定是否為被告之行為，不同意原告追加此項著作侵權主張。
(三) 英國高等法院中間裁決初步駁回StabilityAI以上各項抗辯：
1. 原告提出的證據顯示「被告執行長在受採訪時曾表示：公司已迅速追蹤烏克蘭和俄羅斯籍的開發商到英國居留之申請」等語，初步證明有可能進一步找到Stable Diffusion在英國訓練和開發的相關證據。本案生成式AI底層模型是否涉有在英國開發、培訓，及其程度尚無從透過簡易程序迅速認定，有待進一步調查證據才能確認。
2. 法院初步闡明：
(1) 英國著作權法第17(2)條明確指出，涉及侵權的著作「重製」可以為「任何有形方式(in any material form)」的重複製作，包括「以電子形式儲存作品於任何媒介」，原告亦提出歐盟近日曾承認「雲端儲存」電子資訊構成著作重製2，「電子資訊」本身既非有形物體，對於其「銷售或出租」之間接侵權行為似亦不以「有形物體」為限，被告應就前述著作權法第22、23條與第17(2)條之關聯再予釐清。
(2) 利用「從圖像到圖像」的新技術生成涉嫌侵權圖片，即使是由使用者自行下載軟體進行，但被告不否認該技術是由其所提供，而涉嫌侵權圖片亦可能向英國境內公眾散布，被告是否另涉有侵害著作「公開傳輸權」即有待進一步調查確認。
3. 訓練AI模型使其生成圖片是一嶄新的議題，以往法院從未審理，因此有需更多背景資料呈現之後再進一步判斷。法院不認為本件可僅憑形式審查即認定原告之訴無理由。
三、司法判決前、過渡期間的發展
(一) Stability AI前述各項抗辯立基於AI生成圖片不符合傳統著作權法對於「重製」之定義
如外界所預期，Stability AI抗辯：Stable Diffusion生成圖像之過程並未直接複製任何著作物，而是根據所訓練的內容(噪聲)及使用者提示創建新的圖像組合，因此AI生成的圖像，至少其「表現」方式已不符合傳統意義上對於著作「重製」的定義(即直接再現原始著作物的行為)。此外，並否認Stable Diffusion是在英國境內「訓練」，且抗辯各圖像的生成過程是由不特定使用者操作，並非底層模型開發商可事先掌控，Stability AI網站亦已公告依使用者提示生成的圖片，相關任何著作權皆歸屬於使用者，因此Stability AI並未直接涉及任何著作侵權行為，至於Stable Diffusion倘無使用者給予「提示」操作，也不會自動生成任何具體內容。
(二) 司法者要求開示底層模型開發及訓練過程
利用新的技術手段使終端使用者自行生成爭議圖片是否確實無法以既有的著作權法規範，法院持保留態度。英國法院審理程序將在本裁決之後進入「證據開示階段」，底層模型開發商有需向法院具體說明AI生成圖片的各種訓練過程，不能再以曾簽署「保密協議」拒絕揭露相關資訊，主要審理的焦點將置於StabilityAI訓練以及開發AI底層模型的過程是否涉及侵權。
(三) 英、美兩國訟爭併行
1. 本件並非Stability AI與Getty Images之間唯一的訟爭，總部位於西雅圖的Getty Images今年也在美國德拉瓦州聯邦地區法院另對Stability AI及其美國子公司提起類似訴訟，除著作權侵權主張，亦據Stable Diffusion生成圖片含有扭曲的Getty Images浮水印而主張商標淡化侵權3。Stability AI同樣提出管轄抗辯，並主張即使被告總公司也與德拉瓦州聯邦地區法院無連繫因素，聲請將案件移轉管轄到加州或者駁回起訴；在加州，有另一起「藝術家集體對Stability AI的著作侵權訴訟」4，合併審理有司法經濟並避免裁判矛盾的效果。目前雙方仍在就管轄權議題進行初步證據開示及交互表達意見程序。
2. 由於英、美實務對著作「合理使用」與否有寬嚴不一的認定，以往英國司法對於合理使用的認定較寬廣5，且英國也承認利用爬蟲等程式對大數據圖像進行「文本和數據挖掘(text and data mining)」供非商業目的研究之合法性，訴訟初期曾有認為在英國的訴訟或許對AI供應商較為有利，可能導致Getty Images決定在大西洋兩岸併行類似訴訟。惟，由於2023年間越來越多的AI生成式作品爭議，致英國政府也不得不暫停原本擬於今年修法將大數據文本及探勘「商業行為」合法化的構想。鼓勵AI持續創新開發和保護既有著作權人之主張互相抗衡的結果，使英、美司法者將如何協調各方利益仍有待觀察。
(四) 歐盟將立法要求生成式AI開發商負揭露義務
在此過渡期間，AI的發展與對其管理的訴求並未停下腳步。歐盟已在2023年12月8日就「人工智能法案」的基本架構達成協議，其中對通用AI開發商課以義務，應在合法範圍內記錄並公開其使用受著作權法保護資訊訓練AI的詳細摘要，與前述英國法院的審理方向一致，預期未來對於生成式AI的管制及侵權審理模式將會逐漸明確。
◎ 相關報導
AI生成圖片涉及的著作侵權爭議介紹
中國大陸AI生成圖片著作侵權第一案
1 Your Response Limited v Datateam Business Media Limited [2014] EWCA Civ 281。
2 參閱 C-433/20、EU:C:2022:217 Austro-Mechana Gesellschaft zur Wahrnehmung mechanisch-musikalischer Urheberrechte GmbH v Strato AG [2022] ECDR 10 [15]-[18]。
3 Getty Images (US), Inc. v. Stability AI, Inc., 1:23-cv-00135 (D.Del.)。
4 Andersen v. Stability AI Ltd., 23-cv-00201-WHO (N.D. Cal. Oct. 30, 2023) 。
5 例如，美國最高法院在今年「安迪沃荷後製王子肖像照片訟爭案」（Andy Warhol Foundation for the Visual Arts, Inc. v. Goldsmith, 598 S. Ct. 1258, (2023)）即對「合理使用」採取更限縮的解釋。