2025年11月4日，英国高等法院就 Getty Images 诉 Stability AI一案作出判决，认定 Getty 指控的主要版权侵权成立依据不足，Stability AI 在大部分指控上胜诉。法院认为，Stable Diffusion 模型在训练过程中并未“复制或存储”Getty 的受版权保护图片，仅通过参数学习生成新图像，因此不构成传统意义上的版权侵权；此外，训练活动主要发生在英国境外，亦不在英国版权法适用范围。惟有少量生成图片出现“Getty Images”或“iStock”水印，被判定为商标侵权。该案被视为全球首批 AI 版权诉讼里程碑之一，显示英国现行法律对 AI 训练阶段的版权适用仍存空白，对创作者维权与生成式 AI 合规均具有深远影响。
案件时间线：
2023年1月：Getty 在伦敦高等法院（Intellectual Property List, ChD）起诉 Stability AI，称其用千万级 Getty 图像训练 Stable Diffusion。
2024年10月 – 2025年3月：法院就保密、取证与“实验性证据”（关于水印输出）作出多项程序性命令，并确定以样本方式审理授权与次级侵权等问题。
2025年01月2日：法院通过 2025年1月17日/2月27日的命令，确立“样本许可协议”与“水印实验”取证路径。
2025年6月：实体审理（hearing）分多日进行。判决页载明审理日为 6月9–12、17–20、25–27及6月30日。
2025年8月：Getty 在结案前撤回主版权侵权主张，主要因训练活动多在英国境外（如美国AWS），难以满足英国法域内直接侵权要件；案件范围遂聚焦于“次级版权侵权”和商标问题。
2025年11月4日：判决发布。法院驳回Getty的主要版权主张与次级侵权主张，仅在极有限范围内认定商标侵权（水印问题）成立。中立引证号 [2025] EWHC 2863 (Ch)，主审法官 Mrs Justice Joanna Smith DBE。
二、争议焦点总结
1、训练阶段是否构成版权“复制/使用”：将受版权保护的图像用于训练模型（调整参数）本身是否构成受英国《CDPA》规制的“复制”？
2、地域管辖与适用法：若训练主要在英国境外进行，英国法院能否以英国法认定直接侵权或以“次级侵权”追责？
3、模型是否为“侵权复制品”：Stable Diffusion 的参数化结果是否等同于存储原作品，从而构成“侵权复制品”？
4、商标/水印问题：AI 输出中出现“GETTY IMAGES/iStock”水印或近似标志，是否构成《商标法》意义上的使用与混淆？
三、法院的主要认定
1、模型训练使用版权作品是否构成“侵权复制品”
认定：法院认为，Stability AI 的图像生成模型 Stable Diffusion 虽然使用了 Getty 图片进行训练，但其并不存储或复制 Getty 的每一张受版权保护图片，因此不能被视为传统意义上的“侵权复制品（infringing copy）”。
施吉龙律师的分析和解读：
法院指出，模型在训练过程中，是通过“参数化”“特征抽象”“学习图片风格”等方式，而不是简单“拷贝”每张图片并再现。换句话说，Stable Diffusion 并未在其系统里保留或一一再现 Getty 的原始图像。因此，即便训练集可能包含 Getty 的图片，这种“用来训练”的行为不等同于把版权作品做成一个复制品再出售。根据英国《版权、设计及专利法案》（Copyright, Designs and Patents Act 1988，简称 CDPA）关于“复制”的定义，关键是作品是否被复制、再现、发行。法院认为，模型尚未“再现” Getty 的作品。
该判决判决“否定了关键版权主张”，将会被视为削弱传统版权在AI训练阶段的可执行性。
2、地理/法域（jurisdiction）问题——训练是否在英国境内进行
认定：法院认为，Getty 未能充分证明 Stable Diffusion 的训练或模型开发在英国境内进行，因此部分版权主张因地域管辖问题而失败。
施吉龙律师的分析和解读：
Stability AI 的辩护强调：其模型的训练及早期开发大多在英国以外（例如美国的服务器）进行。英国版权法适用及侵权行为认定通常要求侵权行为或复制行为在英国境内发生（或侵权作品被“引入”英国）。如果训练是在英国以外，英国法院的版权主张就可能受限。Getty 自己也在审判中中途放弃了部分主张，原因之一就是“难以证明训练地在英国”。
3、生成输出是否构成侵权作品
认定：法院认为，Stable Diffusion 的生成输出虽然可能类似 Getty 的作品风格，但未必“复制出原作品的实质部分（substantial part）”，因此获胜了关于输出构成侵权作品的主张。
施吉龙律师的分析和解读：
法院关注的是：版权侵权中“实质部分”的概念，即是否“复制了作品中具有原创性的重要部分”。Stability AI 辩称：其输出是通过随机数、模型参数、用户提示共同生成的，不能指向具体的 Getty 图像。法院采信了这个防御，认为 Getty 未能证明确切哪一个输出是来自 Getty 的哪张图片或包含其实质可识别部分。
4、商标与水印问题
认定：法院在商标一项上部分支持 Getty：部分生成图像被发现带有 “Getty Images” 或“iStock” 的水印标志，构成商标侵权。
施吉龙律师的分析和解读：
商标侵权的关键在于：是否存在未经授权使用注册商标以致混淆、假冒、稀释或损害商标持有者利益。在本案中，法院认定确有少数输出图像含有 Getty 的水印或标志，这可能会误导用户以为该图片来自 Getty 或经其授权。虽然范围极小，但法院认为这一部分符合商标法要求。
因此，该案件实质上是“成败系于商标主张”，且“通过冒充（passing off）”并未额外扩大救济范围（法院已经认定了部分图像确实出现 Getty 水印，已经构成商标侵权，但 Getty 提出的 passing off 主张，并没有在法律效果上超出商标侵权能提供的救济范围。也即原告就同一事实主张两个侵权行为而要求更多的法律救济未获得法院支持）；这意味着权利救济的主战场暂时转向商标。
5、判决范围与法律空白
认定：法院明确指出，尽管商标一部分胜诉，但整体判决规模“非常有限”，并未对“训练过程中未经许可使用版权作品是否违法”问题作出普遍裁判。
施吉龙律师的分析和解读：
Getty 自己放弃了主版权主张，说明其证据与法域障碍严重。法院没有机会就“训练=侵权”给出全面判决，仅在现有事实和争点上作出有限结论。判决语言强调：“本案虽具有里程碑意义，但只在非常狭义范围内作出认定。”
因此，该案显示英国版权保护在AI训练场景存在“空白地带/保护缺口”，或需立法填补。
四、建议与启示
（一）核心启示：AI 合规的“三个阶段”视角
法院在判决中明确区分了 训练阶段（training）、生成阶段（output）和 传播阶段（deployment/distribution）的法律责任边界。
因此，建议相关企业应当围绕这三阶段分别建立控制机制。
（二）训练阶段（Training Phase）合规要点
1、 数据来源与授权
（1）明确数据合法来源：优先使用已授权的图像数据集（如 Creative Commons、公共领域或付费图库许可）。
（2）签署数据许可协议（Data License Agreement）：与版权方（如 Getty Images、Shutterstock 等）建立书面许可条款，涵盖用途、保密与禁止反向输出。
（3）避免“抓取一切”式采集：网页爬取数据若未获网站许可，可能违反版权法及合同条款。
2、数据治理与审计
（1）维护数据来源清单（Dataset Provenance Record），记录图像来源、许可条件、下载时间及使用范围。
（2）对数据样本进行人工抽查与自动检测，确保未包含受商标保护的标志、水印或个人隐私内容。
（3）对外披露时，说明模型是否使用了第三方内容以及许可状态，提升透明度。
⚠️ Getty 案警示
Stability AI 获胜，部分原因是其训练过程位于英国境外、证据显示模型未保存原图像。
——但这并不代表“可以不授权”，只是说明现行法律存在空白。
因此，主动授权与记录才是长期稳妥路径。
三、生成阶段（Output Phase）合规要点
1、商标与水印检测
（1）部署自动化过滤系统，检测输出中是否含有“Getty Images”等商标或水印。
（2）若检测到品牌元素，应自动阻断输出或标注警告。
2、版权风险控制
（1）生成内容涉及特定艺术家风格时，应在用户界面提供免责声明，提醒用户不得用于冒充或商业用途。
（2）通过“内容溯源标签（Content Provenance Label）”技术，为生成图片打上元数据，便于追踪。
⚠️ Getty 案警示
法院仅在少量生成图片出现 “Getty” 水印时认定商标侵权。
——这表明输出控制的技术措施（水印清理、检测）能显著降低侵权风险。
四、传播阶段（Deployment / Distribution）合规要点
1、用户协议与政策
在服务条款中明确：（1）用户对生成内容负最终使用责任；（2）平台保留屏蔽侵权内容、配合权利人处理的权利；（3）禁止用户生成含他人商标、水印、肖像或受版权保护的内容。
2、投诉与响应机制
（1）建立 版权/商标投诉入口（Takedown Mechanism）；
（2）在48 小时内审查并处理；
（3）记录全部处理流程以备监管和司法查证。
3、跨境法律合规
若模型训练或部署跨国，应遵守各地法律（如 EU AI Act、UK CDPA、US DMCA 等）。
进行“法律冲突评估”，避免在严格法域使用未经许可的训练数据。
综上，在 Getty 案之后，AI 公司不应依赖法律灰区生存，而应通过可追溯的训练授权、输出过滤、透明治理与合同分担，构建“防侵权—防误用—防冲突”的合规体系。
