El juez federal William Orrick desestimó la mayoría de las demandas por infracción de derechos de autor que 3 artistas presentaron contra Stability AI, Midjourney y DeviantArt.
A principios de este año Sarah Anderson, Kelly McKernan y Karla Ortiz alegaron que se infringían sus derechos de autor cuando su trabajo se utilizó para entrenar los modelos de IA para luego generar obras derivadas.
McKernan y Ortiz tuvieron que retirar sus demandas cuando se supo que no habían registrado los derechos de autor de sus obras antes de demandar. Esto dejó a Anderson como único demandante en las reclamaciones por derechos de autor.
Midjourney es uno de los generadores de arte AI más populares y DeviantArt es una comunidad de arte en línea donde los usuarios pueden compartir sus imágenes generadas por AI. El producto DreamUp de DeviantArt también se basa en Stable Diffusion para generar imágenes.
El núcleo de las demandas se centra en el modelo de difusión estable de Stability AI, del que Midjourney y DeviantArt son supuestamente cómplices por utilizarlo.
No funciona así.
El juez dictaminó que las reivindicaciones eran "defectuosas en numerosos aspectos". Gran parte de esta decisión se reduce a cómo estaban redactadas las reivindicaciones y cómo funcionan realmente los generadores de imágenes de IA.
La demanda original alega que, en el proceso de formación de Stable Diffusion, "Stability hizo que esas imágenes se almacenaran en Stable Diffusion y se incorporaran a ella como copias comprimidas".
La defensa alegó que esta afirmación no sólo era falsa, sino que era imposible que el modelo almacenara copias de miles de millones de imágenes. Stability AI argumenta que el entrenamiento de su modelo consiste en extraer atributos de las imágenes como líneas, sombras y colores y desarrollar parámetros relacionados con ellos.
Sentencia de Orrick declaró que los "Demandantes deberán enmendar para aclarar su teoría con respecto a las copias comprimidas de las Imágenes de Entrenamiento y exponer hechos en apoyo de cómo Stable Diffusion - un programa que es de código abierto, al menos en parte - funciona con respecto a las Imágenes de Entrenamiento".
No hemos perdido el caso. Las noticias que dicen esto son falsas. Se presentaron varias demandas, el juez desestimó algunas de ellas y podemos modificar (actualizar) las que no se desestimaron sin perjuicio. Vamos a ir a juicio con Stability por la formación sobre arte protegido por derechos de autor. No perdáis la esperanza.
- Kelly McKernan (@Kelly_McKernan) 31 de octubre de 2023
El juez también cuestionó que DeviantArt y Midjourney pudieran ser responsables de infracción directa de los derechos de autor si Stable Diffusion "contiene únicamente algoritmos e instrucciones que pueden aplicarse a la creación de imágenes que incluyen sólo unos pocos elementos de una imagen protegida por derechos de autor".
Orrick también dijo que los demandantes debían ser más claros sobre su demanda contra Midjourney. Dijo que necesitaban aclarar si su demanda estaba "basada en el uso por parte de Midjourney de Stable Diffusion, o en el propio uso independiente por parte de Midjourney de Training Images para entrenar el producto Midjourney, ¿o en ambos?".
Si los artistas quieren volver a presentar sus demandas modificadas, también tendrán que demostrar que Midjourney produce obras sustancialmente similares a sus imágenes.
Eso va a ser complicado porque la sentencia de Orrick dice que los demandantes admiten que, en general, "ninguna de las imágenes de salida de Difusión Estable proporcionadas en respuesta a una solicitud de texto particular es probable que sea una coincidencia cercana para cualquier imagen específica en los datos de entrenamiento."
Aunque Midjourney y DeviantArt se han librado (por ahora), Stability AI aún tendrá que hacer frente a la demanda directa de Anderson por infracción de derechos de autor relacionada con la copia masiva de imágenes para entrenar a Stable Diffusion.
Stability AI se enfrenta a varias demandas relacionadas, entre ellas la de Getty Images. Si las sentencias van en su contra, también tendrán ramificaciones para otros modelos generativos.
