{"id":4079,"date":"2025-11-10T11:50:05","date_gmt":"2025-11-10T11:50:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kubiack.com\/?p=4079"},"modified":"2025-11-10T11:50:07","modified_gmt":"2025-11-10T11:50:07","slug":"generative-ai-taken-to-court-part-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kubiack.com\/es\/la-ia-generativa-llevada-a-los-tribunales-parte-2\/","title":{"rendered":"La IA generativa llevada a los tribunales - Parte 2"},"content":{"rendered":"

Actualmente existen dos procedimientos legales entre Getty Images y Stability AI. Uno en Estados Unidos: Getty Images (US), Inc. v. Stability AI, Ltd.<\/em> (3:25-cv-06891)<\/a> ante el Distrito Norte de California, y otro en el Reino Unido: Getty Images v. Stability AI<\/em> ([2025] EWHC 2863)<\/a>, sobre el que escribimos a principios de 2025<\/a>. En el centro de las disputas est\u00e1 el uso de im\u00e1genes sin licencia de Getty por parte de Stability AI para entrenar sus modelos de IA de difusi\u00f3n. Getty Images demand\u00f3 a Stability AI alegando que Stable Diffusion se hab\u00eda entrenado con millones de activos visuales de Getty extra\u00eddos de sus sitios web, infringiendo as\u00ed numerosos derechos de propiedad intelectual de Getty.<\/p>\n

El Tribunal Superior del Reino Unido emiti\u00f3 un fallo. Getty Images hab\u00eda presentado un caso amplio (infracci\u00f3n primaria y secundaria de derechos de autor, derechos de bases de datos, infracci\u00f3n de marca y passing off<\/em>) derivado del uso de grandes conjuntos de datos de im\u00e1genes extra\u00eddas para entrenar Stable Diffusion. Durante el juicio, Getty redujo considerablemente su caso.<\/p>\n

Lo que no se decidi\u00f3 en el fallo del Reino Unido<\/h3>\n

Dado que el entrenamiento y desarrollo del modelo de IA no se realizaron en el Reino Unido, Getty retir\u00f3 su reclamaci\u00f3n de infracci\u00f3n primaria de derechos de autor en el Reino Unido, dejando este aspecto \u00fanicamente ante el tribunal estadounidense. Aunque retirar esta reclamaci\u00f3n parece una decisi\u00f3n legal estrat\u00e9gica sensata, es lamentable no contar con una jurisprudencia brit\u00e1nica m\u00e1s s\u00f3lida sobre este asunto.<\/p>\n

\u00bfDe qu\u00e9 trato el juzgado en Reino Unido?<\/h4>\n

Tras retirar las reclamaciones iniciales, Getty se centr\u00f3 en la infracci\u00f3n de marca \/ passing off<\/em> derivada de im\u00e1genes sint\u00e9ticas con marcas de agua de Getty, que supuestamente violaban la Secci\u00f3n 10<\/a> del UK Trade Marks Act 1994<\/em> (TMA), y en la infracci\u00f3n secundaria de derechos de autor. Getty afirmaba que Stable Diffusion en s\u00ed mismo es un \u00abart\u00edculo<\/a>\u00bb que constituye una copia infractora seg\u00fan la Secci\u00f3n 27<\/a> del Copyright, Designs and Patents Act 1988<\/em> (CDPA) del Reino Unido, y que importar el modelo de IA al Reino Unido equival\u00eda a violar las Secciones 22<\/a> y 23<\/a> del CDPA, que proh\u00edben tales importaciones, posesi\u00f3n y distribuci\u00f3n.<\/p>\n

Los modelos en cuesti\u00f3n inclu\u00edan v1.x (los primeros puntos de control de c\u00f3digo abierto disponibles a trav\u00e9s de CompVis\/Hugging Face<\/a>), v2.x y variantes posteriores SD XL \/ v1.6. Los conjuntos de datos LAION<\/a> fueron fundamentales para el entrenamiento de estos modelos. Stability reconoci\u00f3 que algunas im\u00e1genes de Getty estaban en subconjuntos de LAION<\/a> y que los modelos pod\u00edan generar salidas sint\u00e9ticas \u00absimilares a marcas de agua\u00bb, pero argument\u00f3 que no se derivaba responsabilidad porque los modelos aprenden patrones estad\u00edsticos en lugar de almacenar archivos de im\u00e1genes, las salidas son estoc\u00e1sticas y en gran medida generadas por el usuario, y el entrenamiento y alojamiento relevantes se realizaron principalmente fuera del Reino Unido.<\/p>\n

Hallazgos t\u00e9cnicos y f\u00e1cticos del juez<\/h4>\n

El tribunal se bas\u00f3 en pruebas periciales sobre c\u00f3mo funcionan los modelos de difusi\u00f3n, se\u00f1alando que los modelos aprenden patrones estad\u00edsticos de los datos de entrenamiento, incluyendo la distribuci\u00f3n de caracter\u00edsticas y correlaciones, y no almacenan copias literales de las im\u00e1genes de entrenamiento en los pesos del modelo.<\/p>\n

La inferencia (generaci\u00f3n de im\u00e1genes) no requiere el conjunto de datos de entrenamiento. Aunque el sobreajuste\/memorizar podr\u00eda producir reproducciones casi id\u00e9nticas en circunstancias muy concretas, la evidencia de los expertos indicaba que para modelos modernos grandes entrenados con miles de millones de ejemplos, el modelo almacena patrones en lugar de im\u00e1genes, y las salidas se generan mediante muestreo de una distribuci\u00f3n aprendida. La naturaleza estoc\u00e1stica de las salidas significa que las marcas de agua pueden aparecer distorsionadas, parciales o reconocibles, y la responsabilidad depende de qu\u00e9 tan clara y reconocible sea la marca de agua sint\u00e9tica en la pr\u00e1ctica.<\/p>\n

Reclamaciones por infracci\u00f3n de marca<\/h3>\n

El tribunal realiz\u00f3 la evaluaci\u00f3n habitual de la probabilidad de confusi\u00f3n considerando al consumidor medio y el contexto. Las conclusiones pr\u00e1cticas clave fueron:<\/p>\n

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  1. \n
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    1. \n

      Secci\u00f3n 10(1) TMA (uso de marca en relaci\u00f3n con bienes\/servicios):<\/strong> Getty solo tuvo \u00e9xito con las marcas de agua ISTOCK generadas por v1.x cuando se accedi\u00f3 a trav\u00e9s de DreamStudio\/Developer Platform (im\u00e1genes espec\u00edficas). No hubo evidencia de que las marcas verbales\/logos de Getty Images se reprodujeran con suficiente claridad en la muestra del mundo real.<\/p>\n<\/li>\n

    2. \n

      Secci\u00f3n 10(2) TMA (uso en el curso del comercio, probablemente afectando al origen):<\/strong> Getty tuvo \u00e9xito respecto a marcas de agua iStock producidas por v1.x y respecto a una marca de agua Getty Images producida por v2.x (\u201cFirst Japanese Temple Garden Image\u201d). Los hallazgos fueron espec\u00edficos del caso y limitados a esos ejemplos.<\/p>\n<\/li>\n

    3. \n

      Secci\u00f3n 10(3) TMA (perjuicio al car\u00e1cter distintivo \/ aprovechamiento indebido):<\/strong> Getty fracas\u00f3. El juez concluy\u00f3 que no hab\u00eda evidencia de que Stability pretendiera beneficiarse de la reputaci\u00f3n de Getty, ni que la aparici\u00f3n de signos en las salidas transfiriera goodwill a Stability; los usuarios generalmente descartaban salidas con marcas de agua, y desde v2.x se aplicaron filtros para reducir la generaci\u00f3n de marcas de agua.<\/p>\n<\/li>\n

    4. \n

      Passing off:<\/strong> El juez se neg\u00f3 a abordarlo en profundidad, se\u00f1alando que el caso de passing off<\/em> segu\u00eda en gran medida la reclamaci\u00f3n de marca, y no se invit\u00f3 al tribunal a hacer m\u00e1s presentaciones.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n

       <\/p>\n

      Nota pr\u00e1ctica:<\/strong> Los \u00e9xitos de marca est\u00e1n muy circunscritos, pero demuestran que salidas sint\u00e9ticas que reproduzcan una marca de agua o logo distintivo pueden infringir derechos de marca, incluso si son generadas por un modelo generativo. Esto crea un riesgo pr\u00e1ctico de cumplimiento para proveedores de modelos y servicios.<\/p>\n

      Reclamaci\u00f3n de infracci\u00f3n secundaria de derechos de autor<\/h3>\n

      Getty argument\u00f3 que Stable Diffusion era un \u201cart\u00edculo\u201d y, por tanto, constitu\u00eda una \u201ccopia infractora\u201d a efectos de la secci\u00f3n 27(3) CDPA, de modo que importar y distribuir el modelo en el Reino Unido equivaldr\u00eda a una infracci\u00f3n secundaria seg\u00fan las secciones 22\u201323 CDPA. Stability plante\u00f3 dos argumentos principales: primero, que \u201cart\u00edculo\u201d debe limitarse a objetos tangibles; segundo, que el modelo no pod\u00eda ser una \u201ccopia infractora\u201d porque no almacenaba copias de las obras y se entren\u00f3 fuera del Reino Unido.<\/p>\n

      El High Court aclar\u00f3:<\/p>\n

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      1. \n
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        1. \n

          El CDPA debe interpretarse a la luz de principios modernos (\u201cprincipio always speaking\u201d)<\/strong>: las leyes pueden abarcar tecnolog\u00edas modernas\/inmateriales a menos que el texto legal o contexto exija una interpretaci\u00f3n fija. En principio, \u201cart\u00edculo\u201d puede incluir objetos inmateriales.<\/p>\n<\/li>\n

        2. \n

          En los hechos, el modelo no era una \u201ccopia infractora\u201d<\/strong>. Las pruebas mostraron que Stable Diffusion no almacenaba las im\u00e1genes de Getty y que sus pesos codifican informaci\u00f3n estad\u00edstica, no archivos de imagen. El juez acept\u00f3 que el modelo aprende patrones en lugar de almacenar o reproducir copias, y por tanto no es una \u201ccopia infractora\u201d seg\u00fan lo alegado.<\/p>\n<\/li>\n

        3. \n

          La jurisdicci\u00f3n importa<\/strong>. El entrenamiento se realiz\u00f3 fuera del Reino Unido, lo que debilit\u00f3 a\u00fan m\u00e1s cualquier caso de infracci\u00f3n secundaria en el Reino Unido.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n

           <\/p>\n

          El juez desestim\u00f3 la reclamaci\u00f3n por infracci\u00f3n secundaria.<\/p>\n

          Importancia:<\/strong> La decisi\u00f3n reduce el riesgo inmediato de que distribuir un modelo se considere autom\u00e1ticamente distribuir copias infractoras si el modelo no contiene reproducciones literales.<\/p>\n

          No es inmunidad absoluta:<\/strong> El tribunal dej\u00f3 abierto, y enfatiz\u00f3, que en escenarios f\u00e1cticos diferentes podr\u00edan alcanzarse otros hallazgos, por ejemplo, si un modelo memoriza y reproduce literalmente partes sustanciales de obras protegidas, el entrenamiento se realiza en el Reino Unido o se establece otra interpretaci\u00f3n legal.<\/p>\n

          Cuestiones de licencias<\/h3>\n

          Getty tambi\u00e9n se apoy\u00f3 en numerosos acuerdos de contribuyentes y licencias exclusivas para litigar sobre la \u201ccuesti\u00f3n de la licencia\u201d, es decir, si ciertos acuerdos constitu\u00edan licencias exclusivas seg\u00fan la secci\u00f3n 92 CDPA. El tribunal examin\u00f3 acuerdos de muestra y cuestiones como si los clics electr\u00f3nicos \u201cI agree\u201d o \u201cI accept\u201d constitu\u00edan firmas seg\u00fan la secci\u00f3n 92 CDPA. Se acept\u00f3 que la aceptaci\u00f3n electr\u00f3nica despu\u00e9s de 2012 podr\u00eda equivaler a una firma, pero cada acuerdo debe analizarse individualmente.<\/p>\n

          Conclusi\u00f3n para titulares de derechos y plataformas:<\/strong> Los t\u00e9rminos de licencia deben ser claros sobre exclusividad y sublicencias; los procesos de aceptaci\u00f3n electr\u00f3nica deben generar pruebas claras de conformidad (por ejemplo, registros con sello de tiempo, UX robusta) y la asignaci\u00f3n de derechos para entrenamiento de IA debe ser siempre expl\u00edcita.<\/p>\n

           <\/p>\n

          Lo que no abord\u00f3 el fallo del Reino Unido<\/h3>\n

          La jueza Joanna Smith J se neg\u00f3 a hacer hallazgos extensos sobre la cantidad de contenido de Getty usado, por ejemplo, el n\u00famero de im\u00e1genes de Getty en subconjuntos LAION, y fue reticente a extrapolar de experimentos la prevalencia general de marcas de agua en salidas reales. El tribunal reconoci\u00f3 limitaciones de la evidencia en ciertos puntos, como testigos ausentes, ubicaci\u00f3n del entrenamiento o complejidad, y por ello tom\u00f3 decisiones estrechas y espec\u00edficas de hecho en lugar de declaraciones doctrinales amplias.<\/p>\n

          Conclusi\u00f3n:<\/strong> El fallo del Reino Unido es un dato significativo, pero no una licencia general para construir o entrenar modelos grandes independientemente de la propiedad intelectual.<\/p>\n

          \u00c1reas con probabilidad de litigio futuro<\/h3>\n
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            1. \n

              Memorizar\/sobreajustar reproduciendo obras protegidas literalmente<\/p>\n<\/li>\n

            2. \n

              Actividades de entrenamiento territorialmente sensibles<\/p>\n<\/li>\n

            3. \n

              Usos derivados (por ejemplo, conjuntos de datos combinando obras protegidas que generan aproximaciones muy cercanas)<\/p>\n<\/li>\n

            4. \n

              Reclamaciones contractuales\/licencias con documentaci\u00f3n clara<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n

              Procedimientos mientras tanto en EE.\u202fUU.<\/h3>\n

              Los documentos judiciales p\u00fablicos de EE.\u202fUU<\/a>. indican que las partes parecen estar actualmente en un proceso de resoluci\u00f3n alternativa de disputas<\/a> (ADR).<\/p>\n

              Conclusi\u00f3n<\/h3>\n

              La cuesti\u00f3n de los datos de entrenamiento de modelos de IA depende en gran medida de los detalles, hechos y jurisdicci\u00f3n. Por ejemplo, la legislaci\u00f3n de la UE permite ciertas excepciones para miner\u00eda de datos sujeta a reservas de derechos seg\u00fan los Art\u00edculos 3 y 4 de la Directiva 2019 sobre derechos de autor en el mercado \u00fanico digital (CDSM)<\/a>, y EE.\u202fUU. permite ciertos usos bajo la doctrina de \u201cfair use<\/em><\/a>\u201d. No existe un enfoque \u00fanico, y tanto los titulares de derechos como los desarrolladores de modelos de IA deben buscar asesoramiento legal antes de actuar.<\/p>\n

              Aviso Legal:<\/strong><\/h6>\n
              El contenido de este blog se proporciona \u00fanicamente con fines informativos generales y no constituye asesoramiento jur\u00eddico. Si bien nos esforzamos por asegurar que la informaci\u00f3n sea precisa y est\u00e9 actualizada, puede que no refleje los desarrollos legales m\u00e1s recientes ni las circunstancias espec\u00edficas de tu organizaci\u00f3n. Los lectores no deben actuar bas\u00e1ndose en la informaci\u00f3n contenida en este blog sin antes buscar asesoramiento legal profesional. El uso de esta informaci\u00f3n no crea una relaci\u00f3n abogado-cliente.<\/h6>\n ","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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