November 2025
英国首宗生成式 AI 判决：Getty Images v. Stability AI著作权侵害指控败诉
一、判决概述与里程碑意义
2025年11月4日，英格兰与威尔斯高等法院（High Court of Justice, Chancery Division）就原告Getty Images起诉主张被告Stability AI的图片生成工具「Stable Diffusion」侵害其著作权及商标权一案 [1] 作成判决。法院认定部分商标侵害成立，但驳回著作权次级侵权的指控。关于广受关注的训练与开发是否构成著作权侵害议题，法院指出：由于缺乏证据证明Stable Diffusion的训练与开发是在英国境内发生，原告已撤回此部分指控。
此案为英国首宗针对生成式人工智慧模型（Generative AI）所涉智慧财产权争议的判决。虽然训练资料的合法性并非最终判决范围，法院仍就生成式 AI 模型之权重与输出内容是否构成著作权侵害进行实质审理，对后续案件具有重要指标意义。
换言之，本案不仅标志着英国法院正式回应生成式 AI 引发的智慧财产权争议，亦是继美国多起「合理使用（Fair Use）」的法院裁定后，全球首件于实体审判阶段明确从 AI 模型输出与权重论证是否构成著作权侵权的重要里程碑判决。
美国法院甫于2025 年6月间相继就Anthropic [2] 及Meta [3] 案做成裁定，认定生成式AI 模型为训练目的使用作品，其「转化性（transformative）」程度高而属合理使用。。相比之下，英国法院此次判决以计算机科学的数据来论证「Stable Diffusion 模型不构成侵权复制物」为核心理由，采取了异于美国合理使用分析的论证角度。
二、著作权侵害不成立：模型非侵权复制物
原告主张被告在开发 Stable Diffusion 模型时，未经授权使用 其网站上受著作权保护的图片作为训练资料，此举构成《著作权、设计与专利法1988》（Copyright, Designs and Patents Act 1988；下称CDPA）第 17条以下所定的复制行为。
法院指出，被告所使用之训练资料集 LAION-5B 系由德国非营利组织 LAION e.V. 从公开网路（Common Crawl）自动爬取生成。尽管原告声称该资料集中包含大量其网站图片的连结，但是法院并未就其确切数量或内容作出认定。
被告在训练过程中会短暂下载这些图片进行所谓具体化处理」（materialisation）理。然而，法院根据双方专家证词认定：Stable Diffusion 模型并不储存任何具体图像，仅保留统计关联与权重参数。由于权重档（约 3.44 GB）与训练资料集（约 220 TB）之间的巨大容量差距，显示模型不可能包含原始像素资料。
据此，法院认定 Stable Diffusion 仅学习统计特征，不具备再现特定图片的能力，因此并非CDPA所称的复制物(copy)。该模型权重不构成侵权复制物，Stability AI 的行为亦不构成次级侵权，原告关于著作权侵害的主张因而不成立。
三、商标侵害认定：仅限定于特定模型版本
除著作权外， 原告亦主张被告生成的部分图像含有原告商标的浮水印(watermarks)，可能构成《商标法》（Trade Marks Act 1994；下称TMA）之侵害。
法院指出，浮水印的出现多属偶发，且主要系由使用者在提示词（prompt）中输入相关语句所致，并非模型固有的输出特征。然而，经检视不同版本的模型与生成样本，法院认定在少数特定例证中确有构成商标侵权之情形：
1. Stable Diffusion的 v1.x 版本部分输出图片含有原告商标浮水印，构成TMA第 10(1) 条（商标相同且商品/服务相同），以及TMA第 10(2) 条（商标相似、商品/服务相似，且有混淆可能性）侵权；
2. Stable Diffusion的 v2.1 版本部分输出图片含有原告商标浮水印，构成TMA第 10(2) 条侵权。
至于原告另外主张TMA第 10(3) 条声誉淡化 (dilution) 或不当利用(unfair advantage)，鉴于原告未能证明有何声誉淡化或贬损的情形，故驳回此主张。
四、判决范围限制：训练资料合法性问题未解
值得注意的是，本判决并未就 AI 模型训练资料的合法性作出实质处理。法院认定 Stability AI 的训练行为发生于英国境外，原告因无法证明侵权行为在英国境内发生，遂于审判中途撤回关于「AI 模型训练侵权」及「资料库权侵害」的诉讼主张。
因此，本案判决的核心仅限于 Stable Diffusion 模型的性质与输出内容，而非训练阶段本身是否合法。换言之，法院虽认定模型非侵权复制物，但并未回答「使用受著作权保护之图片作为 AI 训练资料是否构成侵权」这一实质问题。本案法官在判决中明确指出，AI 模型训练的跨境特性与技术复杂性，超出现行著作权法之适用范围，相关议题应由立法机关进一步规范。
本案的结果为生成式 AI 开发者提供了短期的法律确定性，确认模型权重本身不构成侵权，但也凸显现行制度对训练资料来源、著作权合理使用及跨境适用缺乏明确规范的现实落差。未来，如何平衡 AI 创新与著作权保护，仍将取决于立法与国际协调的进展。
[1] Getty Images (US), Inc. & Ors v. Stability AI Ltd [2025] EWHC 2863 (Ch).
[2] 蔡毓贞、郭梵均(2025)，〈 AI训练与著作合理使用：美国Anthropic案裁决的启示 〉，理慈国际科技法律事务所。
[3] 蔡毓贞 (2025)，〈 AI训练与著作合理使用：美国Meta案裁决的启示 〉，理慈国际科技法律事务所。
2025年11月4日，英格兰与威尔斯高等法院（High Court of Justice, Chancery Division）就原告Getty Images起诉主张被告Stability AI的图片生成工具「Stable Diffusion」侵害其著作权及商标权一案 [1] 作成判决。法院认定部分商标侵害成立，但驳回著作权次级侵权的指控。关于广受关注的训练与开发是否构成著作权侵害议题，法院指出：由于缺乏证据证明Stable Diffusion的训练与开发是在英国境内发生，原告已撤回此部分指控。
此案为英国首宗针对生成式人工智慧模型（Generative AI）所涉智慧财产权争议的判决。虽然训练资料的合法性并非最终判决范围，法院仍就生成式 AI 模型之权重与输出内容是否构成著作权侵害进行实质审理，对后续案件具有重要指标意义。
换言之，本案不仅标志着英国法院正式回应生成式 AI 引发的智慧财产权争议，亦是继美国多起「合理使用（Fair Use）」的法院裁定后，全球首件于实体审判阶段明确从 AI 模型输出与权重论证是否构成著作权侵权的重要里程碑判决。
美国法院甫于2025 年6月间相继就Anthropic [2] 及Meta [3] 案做成裁定，认定生成式AI 模型为训练目的使用作品，其「转化性（transformative）」程度高而属合理使用。。相比之下，英国法院此次判决以计算机科学的数据来论证「Stable Diffusion 模型不构成侵权复制物」为核心理由，采取了异于美国合理使用分析的论证角度。
二、著作权侵害不成立：模型非侵权复制物
原告主张被告在开发 Stable Diffusion 模型时，未经授权使用 其网站上受著作权保护的图片作为训练资料，此举构成《著作权、设计与专利法1988》（Copyright, Designs and Patents Act 1988；下称CDPA）第 17条以下所定的复制行为。
法院指出，被告所使用之训练资料集 LAION-5B 系由德国非营利组织 LAION e.V. 从公开网路（Common Crawl）自动爬取生成。尽管原告声称该资料集中包含大量其网站图片的连结，但是法院并未就其确切数量或内容作出认定。
被告在训练过程中会短暂下载这些图片进行所谓具体化处理」（materialisation）理。然而，法院根据双方专家证词认定：Stable Diffusion 模型并不储存任何具体图像，仅保留统计关联与权重参数。由于权重档（约 3.44 GB）与训练资料集（约 220 TB）之间的巨大容量差距，显示模型不可能包含原始像素资料。
据此，法院认定 Stable Diffusion 仅学习统计特征，不具备再现特定图片的能力，因此并非CDPA所称的复制物(copy)。该模型权重不构成侵权复制物，Stability AI 的行为亦不构成次级侵权，原告关于著作权侵害的主张因而不成立。
三、商标侵害认定：仅限定于特定模型版本
除著作权外， 原告亦主张被告生成的部分图像含有原告商标的浮水印(watermarks)，可能构成《商标法》（Trade Marks Act 1994；下称TMA）之侵害。
法院指出，浮水印的出现多属偶发，且主要系由使用者在提示词（prompt）中输入相关语句所致，并非模型固有的输出特征。然而，经检视不同版本的模型与生成样本，法院认定在少数特定例证中确有构成商标侵权之情形：
1. Stable Diffusion的 v1.x 版本部分输出图片含有原告商标浮水印，构成TMA第 10(1) 条（商标相同且商品/服务相同），以及TMA第 10(2) 条（商标相似、商品/服务相似，且有混淆可能性）侵权；
2. Stable Diffusion的 v2.1 版本部分输出图片含有原告商标浮水印，构成TMA第 10(2) 条侵权。
至于原告另外主张TMA第 10(3) 条声誉淡化 (dilution) 或不当利用(unfair advantage)，鉴于原告未能证明有何声誉淡化或贬损的情形，故驳回此主张。
四、判决范围限制：训练资料合法性问题未解
值得注意的是，本判决并未就 AI 模型训练资料的合法性作出实质处理。法院认定 Stability AI 的训练行为发生于英国境外，原告因无法证明侵权行为在英国境内发生，遂于审判中途撤回关于「AI 模型训练侵权」及「资料库权侵害」的诉讼主张。
因此，本案判决的核心仅限于 Stable Diffusion 模型的性质与输出内容，而非训练阶段本身是否合法。换言之，法院虽认定模型非侵权复制物，但并未回答「使用受著作权保护之图片作为 AI 训练资料是否构成侵权」这一实质问题。本案法官在判决中明确指出，AI 模型训练的跨境特性与技术复杂性，超出现行著作权法之适用范围，相关议题应由立法机关进一步规范。
本案的结果为生成式 AI 开发者提供了短期的法律确定性，确认模型权重本身不构成侵权，但也凸显现行制度对训练资料来源、著作权合理使用及跨境适用缺乏明确规范的现实落差。未来，如何平衡 AI 创新与著作权保护，仍将取决于立法与国际协调的进展。
[1] Getty Images (US), Inc. & Ors v. Stability AI Ltd [2025] EWHC 2863 (Ch).
[2] 蔡毓贞、郭梵均(2025)，〈 AI训练与著作合理使用：美国Anthropic案裁决的启示 〉，理慈国际科技法律事务所。
[3] 蔡毓贞 (2025)，〈 AI训练与著作合理使用：美国Meta案裁决的启示 〉，理慈国际科技法律事务所。
