Andersen v. Stability AI Ltd.

Case Metadata

Basic Information

1. Case Name: Andersen et al. v. Stability AI Ltd. et al., No. 3:23-cv-00201 (N.D. Cal. 2023)
2. Court: United States District Court for the Northern District of California, San Francisco Division
3. Filing Date: January 13, 2023
4. Judgment Date: Pending (Trial scheduled for September 8, 2026)
5. Case Number: 3:23-cv-00201-WHO
6. Current Status: Ongoing litigation, in discovery phase following partial dismissal of claims and filing of second amended complaint (as of December 2024)

Parties

7. Plaintiff(s):
– Sarah Andersen (Visual artist specializing in comics and illustrations)
– Kelly McKernan (Visual artist)
– Karla Ortiz (Visual artist and concept artist)
– Additional plaintiffs added in amended complaints
– Class representatives for putative class of artists whose copyrighted works were allegedly used without authorization

8. Defendant(s):
– Stability AI Ltd. (UK corporation, developer of Stable Diffusion AI image generation model)
– Stability AI, Inc. (Delaware corporation, US subsidiary)
– Midjourney, Inc. (Delaware corporation, developer of Midjourney AI art generator)
– DeviantArt, Inc. (Delaware corporation, online art community platform that launched DreamUp AI service)
– Runway AI, Inc. (Added in first amended complaint, alleged collaborator in training Stable Diffusion)

9. Key Law Firms:
– For Plaintiffs: Joseph Saveri Law Firm, LLP (San Francisco); Matthew Butterick, Attorney at Law (Los Angeles); Lockridge Grindal Nauen P.L.L.P. (Minneapolis)
– For Defendants: Various counsel including Paul M. Schoenhard (Stability AI), Angela Dunning and Judd Lauter (Midjourney)

10. Expert Witnesses: Not yet disclosed (case in discovery phase)

Legal Framework

11. Case Type: Copyright infringement class action challenging AI training on copyrighted artistic works; Digital Millennium Copyright Act violations; trademark and unfair competition claims
12. Primary Legal Claims:
– Direct copyright infringement under 17 U.S.C. § 501
– Induced copyright infringement
– Vicarious copyright infringement
– Violations of DMCA Section 1202(b) regarding copyright management information

13. Secondary Claims:
– Lanham Act violations for false endorsement (15 U.S.C. § 1125(a))
– Unjust enrichment
– Unfair competition under California law
– Breach of contract (DeviantArt)
– Right of publicity violations

14. Monetary Relief: Class-wide damages and injunctive relief sought; specific monetary amounts not disclosed

Technical Elements

15. AI/Technology Involved:
– Stable Diffusion (text-to-image generative AI model)
– Midjourney (proprietary AI art generation system)
– DreamUp (DeviantArt’s AI art generator)
– LAION-5B dataset (training dataset containing billions of image-text pairs)
– Latent diffusion models and neural network architectures

16. Industry Sectors: Creative arts, digital media, technology, online platforms, entertainment, publishing

17. Data Types: Copyrighted visual artworks, training datasets, image-text pairs, metadata, copyright management information

Database Navigation

18. Keywords/Tags: AI copyright, generative AI litigation, Stable Diffusion, text-to-image models, artistic works, training data, fair use, machine learning copyright, DMCA, class action, Northern District California

19. Related Cases:
– Getty Images v. Stability AI Ltd., No. 1:23-cv-00135 (D. Del. 2023)
– Authors Guild v. OpenAI, Inc., No. 1:23-cv-08292 (S.D.N.Y. 2023)
– Doe v. GitHub, Inc., No. 4:22-cv-06823 (N.D. Cal. 2022)
– Kadrey v. Meta Platforms, Inc., No. 3:23-cv-03417 (N.D. Cal. 2023)

詳細分析 (Detailed Analysis)

事件の概要 (Case Overview)

背景と争点 (Background and Issues)

事実関係:
2023年1月13日、ビジュアルアーティストのSarah Andersen氏、Kelly McKernan氏、Karla Ortiz氏の3名が、AI画像生成企業3社に対して集団訴訟を提起した。原告らは、被告企業が開発・運営するAI画像生成システムの訓練に、自身の著作権登録済み作品が無断で使用されたと主張している。この訴訟は、生成AIによる著作権侵害を争う画期的な事案として注目を集めている。

被告のStability AI社は、オープンソースの画像生成AI「Stable Diffusion」を開発した企業である。同モデルは、LAION-5Bデータセット（50億以上の画像とテキストのペアを含む）を使用して訓練されており、このデータセットには原告らの作品を含む無数の著作権保護作品が含まれていたとされる。Midjourney社とDeviantArt社も、それぞれ独自のAI画像生成サービスを提供しており、同様の著作権侵害が疑われている。

中心的争点:
1. AI訓練データとしての著作物使用が著作権侵害に該当するか
2. 訓練されたAIモデル自体が著作物の複製物を内包しているか
3. AIが生成する画像が原作品の派生的著作物に該当するか
4. 著作権管理情報（CMI）の削除・改変がDMCA違反に該当するか
5. AIによる画像生成が芸術家の商標権や肖像権を侵害するか

原告の主張:
原告らは、被告企業が以下の行為により著作権を侵害したと主張している：
– 著作権で保護された作品を無断でダウンロード、複製し、AIモデルの訓練に使用
– 訓練済みモデル内に原作品の圧縮コピーを保存
– ユーザーが原告らの作風を模倣した画像を生成することを可能にし、誘発
– 著作権管理情報を削除または改変してDMCAに違反
– 原告らの名前や作風を無断で商業利用し、虚偽の推奨を示唆

被告の主張:
被告企業は以下の抗弁を提示している：
– AI訓練における著作物使用はフェアユース（公正使用）に該当する
– AIモデルは原作品の複製を含まず、統計的パターンを学習したに過ぎない
– 生成された画像は新たな創作物であり、原作品の派生物ではない
– 技術的にCMIの削除は行っていない
– 表現の自由と技術革新の観点から、AIの使用は保護されるべき

AI/技術要素:
本件で問題となっているStable Diffusionは、潜在拡散モデル（Latent Diffusion Model）と呼ばれる技術を使用している。このモデルは、大量の画像データから視覚的パターンを学習し、テキストプロンプトに基づいて新しい画像を生成する。技術的な争点として、以下が挙げられる：
– 訓練過程での画像データの複製と保存の有無
– モデル内での原画像情報の保持形態（圧縮表現vs統計的表現）
– 生成画像と原作品の類似性の技術的評価方法

手続きの経過 (Procedural History)

重要な手続き上の決定:
1. 2023年10月30日：裁判所は被告の棄却申立てを大部分認容し、直接侵害請求のみを存続させ、原告に訴状修正の機会を与えた
2. 2024年8月12日：修正訴状に対する被告の棄却申立てについて、裁判所は部分的に認容・棄却の判断を下した
3. 2024年10月31日：第二次修正訴状が提出された
4. 2024年12月6日：被告が第二次修正訴状に対する答弁書を提出

証拠開示:
現在、事件は証拠開示（ディスカバリー）段階にある。裁判所はMagistrate Judge Lisa Cisnerosを証拠開示手続きの監督判事に指名した。技術的な証拠として、以下が重要となることが予想される：
– Stable Diffusionの訓練データセットの詳細
– モデルアーキテクチャと訓練プロセスの技術文書
– 生成画像と原作品の比較分析

専門家証言:
証拠開示段階のため、専門家証人の詳細はまだ公開されていない。しかし、AI技術、著作権法、デジタルフォレンジックの専門家による証言が予想される。

判決の概要 (Judgment Summary)

裁判所の判断 (Court’s Decision)

2023年10月30日判決の要点:

William Orrick判事は、原告の請求の大部分を棄却したが、重要な判断を示した：

1. 著作権登録要件： OrtizとMcKernanの著作権請求を、有効な著作権登録の欠如を理由に却下（prejudice付き）。Andersenの請求は、訴訟提起時に登録済みの作品に限定して存続を認めた。

2. 直接侵害請求： Stability AIに対するAndersenの直接侵害請求のみを存続させ、MidjourneyとDeviantArtに対する請求は棄却した。

3. その他の請求： 代位侵害、DMCA違反、パブリシティ権、カリフォルニア州不正競争防止法、契約違反の請求をすべて棄却した。

2024年8月12日判決の要点:

裁判所は修正訴状に対して、より詳細な分析を行った：

1. 存続が認められた請求：
– 商標権侵害請求
– 直接著作権侵害請求
– 誘発侵害請求
– Midjourneyに対するLanham Act虚偽推奨請求

2. 棄却された請求（prejudice付き）：
– DMCA第1202条違反請求
– DeviantArtに対する契約違反請求

3. 修正機会付き棄却：
– 不当利得請求（著作権法による専占を理由に）

重要な法的判断:

裁判所は、「Stable Diffusionは相当程度において著作権保護作品に基づいて構築されており、その動作方法は必然的にこれらの作品の複製または保護要素を呼び出す」と認定した。さらに、「Stable Diffusionはエンドユーザーによる使用により著作権侵害を生じさせ、設計上その侵害を促進するために作られた」と述べた。

Orrick判事は、生成AIモデルが「過去の主要な著作権紛争の中心となった技術とは異なる」ことを明確にし、「通常の」著作権事案の先例は生成AIの独特な性質のため有用でないと指摘した。

法的推論の分析 (Analysis of Legal Reasoning)

適用された法理:

1. 著作権侵害の要件： 裁判所は、(1)有効な著作権の所有、(2)保護要素の複製という伝統的な要件を適用しつつ、AI文脈での適用に新たな解釈を示した。

2. 誘発侵害理論： 裁判所は、被告が直接侵害を誘発したという主張について、AIシステムの設計と機能に基づいて十分な申立てがなされたと判断した。

3. DMCA第1202条： 「二重の故意」要件（知識と意図の両方の証明）が原告にとって高いハードルとなることを認めた。

事実認定:

– Stable DiffusionがLAION-5Bデータセットを使用して訓練された事実
– 原告の作品が訓練データに含まれていた可能性が高い事実
– AIモデルが何らかの形で訓練データの情報を保持している可能性

技術的理解:

裁判所は、AIモデルが訓練データを「アルゴリズム的または数学的表現」として含んでいる可能性を認め、これが著作権侵害請求の障害にならないと判断した。この判断は、技術的複雑性を法的枠組みに適応させる試みを示している。

法的意義 (Legal Significance)

先例価値 (Precedential Value)

将来への影響:

本判決は、生成AI時代における著作権法の適用について、以下の重要な先例を確立する可能性がある：

1. 訓練データ使用の合法性： AI訓練におけるフェアユース抗弁の限界を明確化し、大規模な商業的AIシステムでの無断使用に対する制約を設ける可能性。

2. AIモデルの法的性質： 訓練済みAIモデルが著作物の「複製」を含むという理論が認められれば、AI開発における根本的な変革を要求することになる。

3. プラットフォーム責任： AIサービス提供者の二次的責任の範囲を確定し、適切な保護措置の基準を確立する。

法理論の発展:

裁判所の判断は、以下の新たな法理論の発展に寄与している：

1. 「圧縮複製」理論： AIモデル内での著作物の存在形態に関する新しい概念
2. 誘発侵害の拡張： AI文脈での誘発侵害の適用範囲の拡大
3. 技術的中立性の限界： 技術革新と著作権保護のバランスの再定義

解釈の明確化:

既存の著作権法のAI分野への適用について、以下の点が明確化されつつある：

– 変形的使用（transformative use）の概念のAI訓練への適用可能性
– 実質的類似性（substantial similarity）テストのAI生成物への適用方法
– 著作権管理情報の技術的処理に関する要件

規制・実務への影響 (Regulatory and Practical Impact)

AIガバナンス:

本訴訟は、AI開発企業に以下のガバナンス要件を示唆している：

1. 訓練データの適法性確保： ライセンス取得または明確なフェアユース根拠の確立
2. 透明性の向上： 訓練データソースとモデル機能の開示
3. オプトアウト機構： 著作権者が自身の作品を訓練から除外できる仕組みの実装
4. 帰属表示システム： 生成物に影響を与えた原作品の適切な認識

コンプライアンス:

企業が取るべき具体的な対応策：

1. 法的監査： 既存のAIシステムの著作権コンプライアンス評価
2. ライセンス戦略： 必要な著作物の使用許諾取得計画
3. 技術的対策： 著作権侵害を防ぐ技術的セーフガードの実装
4. 文書化： 訓練データの出所と使用根拠の詳細な記録

業界への影響:

AI開発・展開実務への具体的効果：

1. 開発コストの増加： ライセンス料やコンプライアンス対策による費用上昇
2. イノベーションへの影響： より慎重なアプローチによる開発速度の低下可能性
3. ビジネスモデルの変更： 著作権リスクを考慮した新たな収益モデルの必要性
4. 協力関係の構築： コンテンツ創作者との公正な協力関係の模索

リスク管理:

類似リスクを回避するための考慮事項：

1. 事前評価： AI開発プロジェクトの法的リスクアセスメント
2. 保険： AI関連の知的財産権侵害に対する保険カバレッジの確保
3. 契約条項： ユーザー契約での適切な免責・補償条項の設定
4. 継続的モニタリング： 法的動向と規制変化の定期的な確認

比較法的観点 (Comparative Law Perspective)

日本法との比較:

日本のAI・データ保護法制との主要な相違点：

1. 著作権法第30条の4（2018年改正）： 日本では、情報解析目的での著作物使用が一定条件下で許容されている。米国にはこのような明示的な例外規定がなく、フェアユース判断に依存する。

2. 機械学習パラドックス： 日本法は「享受を目的としない利用」を許容するが、生成AIの出力が「享受」に該当するかは未解決。本件米国訴訟の結果は、この解釈に影響を与える可能性がある。

3. 人格権的要素： 日本の著作者人格権（特に同一性保持権）の観点から、AI生成物による作風模倣はより強い保護を受ける可能性がある。

4. データベース権： 日本のデータベース著作権は、訓練データセットの保護において異なるアプローチを提供する。

他国判例との関係:

類似事案の国際的動向：

1. EU： より厳格なデータ保護規制（GDPR）と、提案中のAI法による二重の規制枠組み
2. 英国： Getty Images v. Stability AI（英国版）での並行訴訟
3. 中国： AI生成物の著作権に関する初期的な司法判断
4. カナダ： フェアディーリング例外の適用可能性の検討

グローバルな影響:

多国籍企業への影響：

1. 法域間の調整： 異なる法的要件への対応による複雑性の増大
2. 最も厳格な基準への準拠： グローバル展開のため、最も制限的な法域の要件に合わせる傾向
3. 国際的な標準化の必要性： AI訓練データ使用に関する国際的枠組みの構築への圧力
4. 技術的地域化： 法域別の異なるモデルやサービスの開発可能性

重要なポイント (Key Takeaways)

実務家への示唆:

1. 予防的対策の重要性： AI開発・利用において、事後的な法的リスクを避けるため、開発段階からの著作権クリアランスが不可欠。

2. 契約実務の見直し： AI関連契約において、訓練データの使用権、生成物の権利帰属、侵害時の責任分担を明確に規定する必要。

3. 証拠保全の重要性： 訓練データのソース、処理方法、モデルアーキテクチャの詳細な文書化が、将来の紛争に備えて重要。

4. クライアント助言： AI技術を利用する企業に対し、著作権リスクの包括的評価と、適切なリスク軽減策の実装を助言すべき。

5. 国際的視点の必要性： グローバルなAIサービスについては、複数法域での著作権要件を考慮した総合的なコンプライアンス戦略が必要。

今後の展望:

1. 立法的対応の可能性： 本訴訟の結果により、AIと著作権に関する特別立法の機運が高まる可能性。日本でも、現行法の限界が明らかになれば、法改正の議論が加速する可能性がある。

2. 業界標準の確立： 訴訟を通じて、AI訓練データの適正使用に関する業界標準やベストプラクティスが形成されることが期待される。

3. 技術的解決策の開発： 著作権を尊重しながらAI開発を可能にする新たな技術的アプローチ（合成データ、フェデレーテッドラーニング等）への投資が増加する可能性。

4. 国際協調の進展： AI開発のグローバルな性質により、著作権処理に関する国際的な枠組みや条約の必要性が高まる。

注意すべき事項:

1. 判決の暫定性： 2026年9月の本審理まで、多くの法的論点が未解決のまま。控訴可能性も含め、最終的な法的枠組みの確定には時間を要する。

2. 技術的複雑性： AIシステムの技術的詳細の理解が、適切な法的助言に不可欠。技術専門家との協働が推奨される。

3. 急速な技術進化： AI技術の急速な進化により、現在の法的議論が将来的に陳腐化する可能性。継続的な情報更新が必要。

4. 和解可能性： 多くのAI関連訴訟が和解で終結する傾向にあり、明確な司法判断が得られない可能性も考慮すべき。

5. 影響の波及性： 本件の結果は、画像生成AIだけでなく、テキスト生成AI、音楽生成AI等、他の生成AI分野にも影響を与える可能性が高い。

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