Robert Kneschke v. LAION e.V.

Case Metadata

Basic Information

1. Case Name: Robert Kneschke v. LAION e.V. (Landgericht Hamburg, 310 O 227/23)
2. Court: Hamburg Regional Court (Landgericht Hamburg), Hamburg, Germany – First instance civil court with jurisdiction over copyright matters in Hamburg metropolitan area
3. Filing Date: April 27, 2023
4. Judgment Date: September 27, 2024
5. Case Number: 310 O 227/23
6. Current Status: Dismissed in favor of defendant; plaintiff contemplating appeal to Higher Regional Court (Oberlandesgericht)

Parties

7. Plaintiff(s): Robert Kneschke – Professional stock photographer, individual sole proprietor specializing in commercial stock photography, based in Germany
8. Defendant(s): LAION e.V. (Large-scale Artificial Intelligence Open Network) – German non-profit registered association dedicated to machine learning research and open-source AI dataset development
9. Key Law Firms: Sebastian Deubelli (copyright specialist) representing plaintiff; defendant’s counsel not publicly identified
10. Expert Witnesses: No technical expert testimony reported in available court documents

Legal Framework

11. Case Type: Copyright infringement litigation concerning AI training dataset compilation and text/data mining exceptions under German and EU law
12. Primary Legal Claims: Copyright infringement under German Copyright Act (UrhG); violation of website terms of service; unauthorized reproduction and distribution of protected works
13. Secondary Claims: Breach of contractual terms prohibiting automated data collection; unfair competition considerations
14. Monetary Relief: Damages not specified in public filings; defendant counter-claimed €979 for unjustified copyright claim costs

Technical Elements

15. AI/Technology Involved: LAION-5B dataset containing 5.85 billion image-text pairs; web crawling and data extraction technologies; Common Crawl dataset; CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) embeddings
16. Industry Sectors: AI/Machine Learning research, stock photography, digital content licensing, computer vision technology development
17. Data Types: Copyrighted photographic images, metadata, alt-text descriptions, URL links, image-text paired training data

Database Navigation

18. Keywords/Tags: AI training data, text and data mining, TDM exception, copyright infringement, LAION dataset, Section 60d UrhG, DSM Directive, scientific research exception, machine learning, web scraping, opt-out provisions
19. Related Cases: Potential connections to pending U.S. litigation involving Stability AI, Midjourney; Getty Images v. Stability AI cases; various artist class actions against AI companies

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: 本件は、ドイツのプロのストックフォトグラファーであるRobert Kneschke氏が、非営利団体LAION e.V.が作成したAI訓練用データセット「LAION-5B」に自身の著作権を有する写真が無断で含まれていたことを発見し、著作権侵害を主張した訴訟である。LAIONは2021年にストックフォトエージェンシーのウェブサイトからKneschke氏の写真をダウンロードし、2022年3月にリリースされたLAION-5Bデータセットに含めた。このデータセットは58億5000万組の画像とテキストのペアを含み、AIモデルの訓練に広く使用されている。

中心的争点: 本件の核心的な法的争点は、LAIONによるデータセット作成行為が、ドイツ著作権法（UrhG）第60d条に規定される「科学研究目的のテキスト・データマイニング（TDM）例外」に該当するか否かである。特に、非営利団体が作成したデータセットが後に商業的AI開発に利用される可能性がある場合でも、この例外が適用されるかが争われた。

原告の主張: Kneschke氏は、LAIONが（1）著作権者の許可なく写真を複製した、（2）ストックフォトエージェンシーの利用規約に違反して自動化ツールを使用してコンテンツをダウンロードした、（3）商業的なAI企業と関係を持つLAIONの活動は純粋な科学研究とは言えない、と主張した。原告は、損害賠償と将来の使用差止めを求めた。

被告の主張: LAIONは、その活動が（1）ドイツ著作権法第60d条の科学研究目的のTDM例外に完全に該当する、（2）同団体は非営利の研究組織であり、データセットの作成と公開は科学研究の一環である、（3）データセットには画像へのリンクと説明文のみが含まれ、実際の画像ファイルは含まれていない、と反論した。さらに、原告の請求は不当であるとして、979ユーロの費用請求を行った。

AI/技術要素: LAION-5Bデータセットは、Common Crawlから収集されたウェブデータを基に構築され、CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）技術を使用して画像とテキストのペアを作成している。このデータセットは、Stable Diffusion、DALL-E、Midjourneyなどの主要な画像生成AIモデルの訓練に使用されており、現代のAI開発において重要な役割を果たしている。

手続きの経過 (Procedural History)

重要な手続き上の決定: 訴訟は2023年4月27日にハンブルク地方裁判所に提起された後、複数回の延期を経て2024年7月11日に第一回口頭弁論が開催された。裁判所は、EU DSM指令およびAI法の解釈に関する複雑な法的問題を慎重に検討する必要があったため、判決までに約2か月を要した。

証拠開示: 裁判所は、LAIONの組織構造、資金源、Stability AIなどの商業的AI企業との関係について詳細な証拠を検討した。特に、LAION従業員2名がStability AIでも勤務していた事実が審理において重要な論点となった。

専門家証言: 利用可能な記録では、技術的な専門家証言の詳細は報告されていないが、裁判所はAIデータセット作成の技術的プロセスとTDMの関係について独自の技術的理解を示した。

判決の概要 (Judgment Summary)

裁判所の判断 (Court’s Decision)

主要な判決内容: ハンブルク地方裁判所は2024年9月27日、原告の請求を全面的に棄却する判決を下した。裁判所は、LAIONの活動がドイツ著作権法第60d条に規定される科学研究目的のTDM例外に該当すると判断し、著作権侵害は成立しないと結論付けた。

勝敗の結果: 被告LAIONが完全勝訴し、原告Kneschke氏の請求はすべて棄却された。裁判所は、LAIONが正当な研究組織として行った活動は法的に保護されるとの立場を明確にした。

命令された救済措置: 原告の請求が棄却されたため、損害賠償や差止命令は発令されなかった。訴訟費用の負担については、敗訴した原告が負担することになる可能性が高い。

重要な法的判断: 裁判所は以下の重要な法的判断を示した：（1）科学研究の定義を「新しい知識を方法的かつ体系的に追求すること」と広く解釈し、（2）AI開発の3段階（データセット作成、モデル訓練、コンテンツ生成）を区別し、第1段階がTDM例外で保護されることは第2、第3段階での使用を妨げない、（3）第三者による商業的利用の可能性は、非営利団体の科学研究例外の適用を否定しない。

反対意見・補足意見: 単独裁判官による判決であるため、反対意見や補足意見は存在しない。

法的推論の分析 (Analysis of Legal Reasoning)

適用された法理: 裁判所は、ドイツ著作権法第44a条（一時的複製）、第44b条（一般的TDM例外）、第60d条（科学研究目的のTDM）、EU DSM指令第3条・第4条、EU AI法第53条1項(c)を適用した。特に、第60d条の「研究組織」と「科学研究」の概念を広く解釈し、データセット作成活動がこれに該当すると判断した。

事実認定: 裁判所は、LAIONが（1）正式に登録された非営利団体である、（2）商業的利益を追求していない、（3）データセットを無償で公開している、（4）Stability AI従業員との兼務があってもLAIONの研究活動に「決定的な影響」を与えていない、という事実を認定した。

技術的理解: 裁判所は、AIモデル訓練におけるデータセットの役割を正確に理解し、データセット作成がTDMの一形態であることを認めた。また、データセットにはURLとメタデータのみが含まれ、実際の画像ファイルは含まれていないという技術的な区別も考慮した。

法的意義 (Legal Significance)

先例価値 (Precedential Value)

将来への影響: 本判決は、EU域内でAI訓練データセット作成に関するTDM例外の適用を認めた初の重要判例として、今後のAI関連著作権訴訟に大きな影響を与える。特に、非営利研究組織によるデータセット作成活動が広く保護されることを明確にした点で画期的である。

法理論の発展: 本判決は、伝統的な著作権保護とAI技術発展のバランスを図る新たな法理論の発展に貢献している。「科学研究」の概念を、直接的な知識創造だけでなく、研究インフラの提供まで含むよう拡張した点は、AI時代における著作権法解釈の新たな方向性を示している。

解釈の明確化: 本判決により、（1）TDM例外の適用範囲がAIデータセット作成を含むこと、（2）非営利団体の活動が後に商業利用される可能性があっても例外が適用されること、（3）従業員の兼務だけでは商業的影響力の存在を証明できないこと、が明確化された。

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

AIガバナンス: 本判決は、AI開発者に対して、非営利研究組織の設立を通じたデータセット作成という合法的な道筋を示した。同時に、組織のガバナンス構造と商業企業からの独立性の重要性を強調している。企業は、研究部門の法的構造を見直し、TDM例外の恩恵を受けられる体制構築を検討する必要がある。

コンプライアンス: 企業が取るべき対応策として、（1）機械可読形式でのオプトアウト実装の検討、（2）利用規約の見直しと明確化、（3）著作権管理情報の適切な表示、（4）研究目的と商業目的の明確な分離、が挙げられる。特に、コンテンツ提供者は、自然言語による禁止条項だけでは不十分である可能性を認識すべきである。

業界への影響: AI開発業界にとって、本判決は研究段階でのデータ利用に関する法的確実性を高めた。一方、ストックフォト業界や創作者にとっては、作品の保護方法を再検討する必要が生じている。今後、技術的なオプトアウトメカニズムの標準化が進むことが予想される。

リスク管理: 類似リスクを回避するため、AI開発者は（1）組織形態と活動目的の明確化、（2）商業企業との関係の透明性確保、（3）データセット利用条件の明示、（4）オプトアウト要求への適切な対応体制の構築、を行うべきである。

比較法的観点 (Comparative Law Perspective)

日本法との比較: 日本の著作権法第30条の4は、情報解析目的での著作物利用を認めているが、その適用範囲は本判決が示したドイツ法の解釈より狭い可能性がある。日本では「情報解析」の定義と範囲について明確な司法判断がまだ少なく、AI訓練データセット作成への適用については不確実性が残る。また、日本法では非営利性の要件が異なり、研究目的であっても営利企業による利用には制限がある。

他国判例との関係: 米国では、フェアユース法理の下で類似の事案が審理されているが、変形的利用（transformative use）の概念を中心に判断されており、本件のようなTDM例外とは異なるアプローチが取られている。英国では、TDM例外の商業利用への拡大が検討されたが撤回された経緯があり、本判決とは対照的な政策判断を示している。

グローバルな影響: 本判決は、多国籍AI企業に対して、EU域内での研究活動の構造化に関する重要な指針を提供する。企業は、地域ごとの法的枠組みの違いを考慮し、グローバルなデータセット戦略を再検討する必要がある。特に、EU域内で作成されたデータセットの域外利用に関する法的問題は今後の課題として残されている。

重要なポイント (Key Takeaways)

実務家への示唆:
– AI開発に関わる法務担当者は、研究組織の法的構造と商業企業との関係を慎重に設計する必要がある
– 著作権者の代理人は、機械可読形式でのオプトアウト実装を助言すべきである
– 契約法と著作権法の交錯領域において、利用規約の効力と限界を再評価する必要がある
– 国際的なAIプロジェクトでは、各法域のTDM例外の差異を考慮した戦略が不可欠である

今後の展望:
– 控訴審での判断により、機械可読オプトアウトの技術的要件が明確化される可能性がある
– EU AI法の完全施行に伴い、TDM例外とAI規制の相互作用がさらに明確になることが期待される
– 商業的AI企業による直接的なTDM活動に関する訴訟が今後増加すると予想される
– 国際的な調和に向けた立法的対応の必要性が高まっている

注意すべき事項:
– 本判決はドイツ法に基づく判断であり、他のEU加盟国での解釈は異なる可能性がある
– 商業企業による直接的なデータセット作成には依然として法的リスクが存在する
– オプトアウトメカニズムの技術的実装について、業界標準が確立されるまでは不確実性が残る
– 著作者人格権に関する問題は本判決では扱われておらず、別途検討が必要である

このレポートに関する注意事項 (Warning/Notes)

– このレポートはサイト運営者がAIエージェントに文献等の調査・調査結果の分析・分析結果の整理・分析結果の翻訳等を行わせたものです。人間による追加的な調査や査読は行っておらず、内容には誤りを含む場合があります。