在过去几年最受期待的判决之一中，英格兰及威尔士高等法院就盖蒂图像公司（Getty Images）诉稳定扩散人工智能公司（Stability AI）案作出判决。法院（由乔安娜·史密斯夫人DBE宣读判决）在大多数诉求上驳回了盖蒂图像公司的主张，仅认定存在“历史性的且极为有限的”商标侵权行为。我们预计在未来几周会发布更多关于此案的内容，但以下是本“The IPKat”的初步反应。

这一结果会让创意产业感到失望，其中一些产业指责大型语言模型（LLMs）的开发者掠夺了人类集体创意成果，以开发竞争产品。与此同时，对于科技爱好者和股市来说，这无疑是一个巨大的宽慰，他们将生成式人工智能视为下一场工业革命，认为其有潜力变革经济、科学和社会。不过，人工智能的道德对错以及对人类文明的意义超出了本文的讨论范围。

此案涉及的问题数量庞大，法院在4个月内作出了一份长达219页（包括附件，不含附件为205页）的判决，这堪称一项非凡成就。各方及其法律团队投入的工作量也令人惊叹，他们为此付出的努力值得高度赞扬。

这份判决文件内容繁杂，包含大量非常具体的术语，从一连串的v.[n]s、缩写词、定义术语到“Hugging Face”等词汇。本“知识产权猫”若要将判决内容浓缩成20页总结都颇具挑战，更不用说仅用这篇2500字的博文了，所以以下内容是尽力提炼出的关键要点。

背景

此案广为人知，本博客及其他媒体已对此进行了广泛报道（详见此处、此处、此处和此处）。建议读者阅读此前关于此案的博文，不过简而言之，盖蒂图像公司（盖蒂）起诉稳定扩散人工智能公司（稳定扩散）的理由有两点：（1）稳定扩散使用盖蒂图像公司的图像数据库及相关文本，来训练其以“稳定扩散”为商标的生成式人工智能（扩散）模型；（2）该模型的输出结果，其中一些与盖蒂的内容相似，甚至包含盖蒂水印的版本。

到审判结束时，盖蒂的诉求范围已大幅缩小。最值得注意的是，鉴于训练行为被认定发生在英国境外，盖蒂放弃了关于稳定扩散训练过程中侵犯版权的诉求，同时也放弃了关于输出结果侵犯版权以及数据库权利的诉求。

这样一来，盖蒂仅剩下两项主要诉求：（1）输出结果涉嫌侵犯盖蒂的商标；（2）稳定扩散模型本身是否因据称使用受版权保护的材料进行训练而成为“侵权复制品”。此案还有其他一些问题，但本文不予讨论。盖蒂的诉求在很大程度上依赖于其努力找出的少数几个例子，而稳定扩散则批评这些例子是“人为编造”的。

除在商标侵权诉求上取得有限成功外，盖蒂的其他诉求均未获支持。

版权侵权

盖蒂放弃了关于稳定扩散训练过程及类似图像输出结果侵犯版权的诉求。这分别是因为缺乏训练行为发生在英国的证据，以及稳定扩散采取了措施阻止据称用于生成类似输出结果的提示词。

这样一来，就只剩下一项关于间接版权侵权的诉求，即稳定扩散在商业活动中进口、持有、销售、出租、要约出售或出租，或分销了“稳定扩散”这一物品，而稳定扩散是且稳定扩散公司知道或理应知道其是侵犯盖蒂版权作品的复制品。此前，稳定扩散曾试图以稳定扩散不能被描述为“物品”为由，申请驳回这一诉求，但未获成功（[2023] EWHC 3090 (Ch)）。

问题的关键在于稳定扩散是否为“物品”，若其为物品，则因其若在英国制作会涉及侵权行为，故其进口应被禁止。该条款背后的理念是，未经授权复制版权作品在英国是非法的，在英国境外复制内容然后进口、交易（等）也应被禁止。

要理解这一推理，有必要了解人工智能模型不是什么。它并非其训练所用数据的存储库。模型本身并不存储训练数据的任何副本。稳定扩散的专家解释称，用于训练稳定扩散的一个数据集约为220TB，而模型权重可通过一个3.44GB的文件下载（1TB = 1000GB）。它的工作原理是学习训练数据中的模式，并将这些模式以数字形式编码在所谓的模型权重中。

与“猫”或“狗”相关且带有“猫”“狗”等字样的图像教会模型猫或狗的样子。一旦训练完成，它无需参考训练所用的图像，就能准确重现猫或狗的图片应有的样子。

“物品”一词在法规中未作定义，法官评论称，该词的含义需从其上下文语境中推断。例如，宪法条文或新闻文章。索尼诉鲍尔案（[2004] EWHC 1738 (Ch)）曾考虑过存储的信息是否会使存储芯片成为“侵权复制品”的问题，但该案并未真正涉及此处的问题，即信息本身是否可成为“物品”。运用法律解释的“动态解释”原则（该原则允许法规随时代变化而发展），法官认同盖蒂的观点，即“物品”一词包括无形信息。

然而，侵权复制品仍必须是复制品，而这就是盖蒂成功诉求的终点。模型权重“纯粹是训练过程中随时间学习到的模式和特征的产物”。模型中不包含任何作品的副本，因此不能构成侵权复制品。

商标侵权——输出结果

稳定扩散的输出结果中是否出现了水印？

盖蒂指控生成图像的模型在某些情况下包含了盖蒂的商标。法官认同并接受，评估侵权行为的相关日期是相关模型发布的日期（利维·斯特劳斯公司诉卡苏奇公司案（C - 145/05））。稳定扩散指责这种做法，认为应以特定标识实际使用的日期为准，称这种做法“缺乏严谨性”，但法官认为“在该案极为特殊的情况下，这是唯一合理的做法”。

稳定扩散辩称，盖蒂需证明水印图像是“自然出现”的，而非针对盖蒂“人为编造”的提示词作出的回应。法官同意先确定一个“门槛问题”，即英国境内任何版本的稳定扩散的任何用户是否曾收到过该模型生成的带有水印的合成图像。

稳定扩散承认，在其早期的v.1x版本中，输出结果中出现水印的情况“并非微不足道”。这些早期模型比后来的版本（v.2.x、SD XL和v.1.6）调校得不够精细。

专家们一致认为，稳定扩散生成的水印（或其变形版本）是由于模型训练所用图像包含盖蒂水印，且根据提示词，这些带水印的图像会因“记忆”和“过拟合”（这是缺陷而非特性）而“高频”生成。顺便提一句，判决中有一个例子是美国总统被关在监狱里，这在一位英国高等法院法官发布的文件中显得颇为有趣。

判决详细阐述了用户可能以何种方式提示生成可能带有水印的图像，他们可能会如何操作，以及他们是否愿意这样做。虽然有证据表明，其他生成式人工智能平台的用户可能会使用盖蒂的标题来生成免费替代品，但有证据表明稳定扩散的用户并未这样做。法院认定，没有证据表明“英国境内甚至有一位用户”使用过通过复制盖蒂标题获得的逐字提示词，甚至使用过改写后的提示词，更不用说因此生成了带有水印的图像。

关键在于，法院认定，有证据表明稳定扩散早期版本存在非人为编造且具有代表性的“自然出现”的带水印图像生成情况，但后期版本不存在这种情况。稳定扩散已修复了这一缺陷。法官认定，至少有一位用户通过某些渠道使用某些早期版本的稳定扩散时，看到过盖蒂图像和iStock水印。

对于后期模型，法官认定，没有“一丝一毫的证据”能让她合理认定英国现实世界用户曾生成过水印图像。她认为，如果有证据，盖蒂“完全有机会找到”，并指出盖蒂因成本原因未对一个数据集进行披露申请。如后文所述，缺乏现实世界案例是全面驳回盖蒂诉求的根本原因，但人们或许会对盖蒂及其律师在寻找此类证据（更不用说成本问题）时面临的艰巨任务表示同情。

稳定扩散是否“使用”了与盖蒂商标相同或相似的标识？

稳定扩散称其并未使用这些标识，只是提供了模型。它称自己的处境类似于戴姆勒案、谷歌法国案和科蒂案中的被告。盖蒂则坚持认为，稳定扩散进行了积极行为以生成这些标识，因为它训练了模型，能够过滤掉带水印的图像，提供模型并向用户进行沟通。法官认同盖蒂的观点，驳回了稳定扩散将标识责任推给用户的做法。这一认定得到了有力证据支持，即用户并未要求且无法阻止在某些版本的模型中出现水印。

虽然这一讨论针对的是这些不寻常事实情况下的特定问题，但围绕平台对其用户行为应承担责任问题的讨论一直是引发有趣诉讼的源源不断的源头，并且随着技术发展，这一问题持续存在。

所使用的标识是否与商标相同？

法官认定，稳定扩散输出结果中出现的iStock水印与商标相同。虽然有证据表明使用了与盖蒂图像商标相同的标识，但那些是在实验中而非“现实世界”使用，因此不予考虑。法官认定，普通消费者会认为带水印的图像与盖蒂存在某种商业联系，虽然这通常是一个混淆可能性的问题，但表明稳定扩散正在使用这些标识。

因此，稳定扩散不存在使用与盖蒂图像商标相同标识的相关案例，其第10（1）条诉求失败。（有使用“新闻照片”部分提示词生成的图像，法官认定盖蒂在审判时未就此提出主张，因此现在要求法院进行此项工作“既不令人满意也不恰当”。）

稳定扩散生成的图像是否与盖蒂商标注册的商品/服务相同？

盖蒂试图主张稳定扩散的商品是“照片”。这一主张因未在诉状中提出且“为时过晚”而在结案陈词时被驳回。无论如何，法官认定它们不是“照片”，而是“合成图像输出”，其中包括“数字成像服务”“可下载的数字插图和图形”“数字媒体”和“图像”。对于正在为人工制作和计算机制作内容起草规格说明的从业者来说，对人工智能生成图像的考量将非常重要。

是否存在双重身份侵权？

法官认定，仅针对某些早期版本，且仅针对iStock水印，存在双重身份侵权。盖蒂图像商标完全未被侵权，且由于后期版本不存在现实世界使用情况，iStock水印也未被侵权。

根据第10（2）条是否存在混淆可能性？

由于与法官认定稳定扩散“使用”标识的原因相同，即消费者会认为存在某种联系（例如，获得盖蒂图像数据库的许可使用），法官认定早期版本的iStock水印存在第10（2）条规定的侵权行为。法官认同盖蒂图像商标因部分模糊/变形的水印相似而受到侵权。

根据第10（3）条是否存在不正当利益/淡化行为？

这一诉求在“经济行为改变”阶段失败。稳定扩散试图以盖蒂未在诉状中主张经济行为改变为由驳回该诉求。在此类案件中，由于案件规模庞大，各方被要求达到的标准远高于那些规模较小、诉状更为简略的案件中各方能达到的标准。法官显然不愿仅基于诉状问题来判定这一诉求要素。

尽管如此，法官仍基于两个主要原因驳回了该诉求。其一，现实世界使用情况的证据极为有限，因此没有依据推断法院被要求认定的“大量”此类使用情况，更不用说存在大量有损声誉的图像了。其二，试图通过使用稳定扩散来规避盖蒂许可要求以获取无水印版盖蒂图像的用户，可能会失望地发现仍有水印。此外，没有证据表明存在这种行为模式。正如我之前所说，这是一个缺陷与特性问题。

结论

这份判决涵盖了从商标法到法规和合同解释的众多问题。此案也给各方带来了巨额费用。似乎很有可能会有人试图就判决的某些方面提出上诉。然而，上诉并非使此案变得有趣或从中汲取重要观点的必要条件。

对盖蒂商标诉求的一个常见批评是，其无法提供足够多的其商标被使用的“现实世界”案例。这可能是因为这种情况很少见，也可能是因为相关信息不易获取（相较于“典型”商标诉求而言）。对于盖蒂拥有商标权侵权案例但却数量不足的情况，人们或许会表示同情。

The IPKat得出的根本观点是，无论人们对生成式人工智能工具开发过程的对错有何看法，权利人都很难阻止其出现或从中获利。

来源：https://ipkitten.blogspot.com/2025/11/getty-images-v-stability-long-awaited.html

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