2023年，凯利·麦柯南（Kelly McKernan）、卡拉·奥尔蒂斯（Karla Ortiz）和莎拉·安徒生（Sarah Andersen）代表其他同类艺术家，向总部位于伦敦的文本图像生成器Stable
Diffusion制造商Stability AI公司提起诉讼。诉状还提到了另一款流行的图像生成器Midjourney和在线画廊DeviantArt。该诉讼称，人工智能图像生成器通过摄取大量数字图像，然后制作与原件竞争的衍生作品，侵犯了数百万艺术家的权利。
艺术家们指控Stability“抓取”50亿张在线图像，包括他们的图像，以在Stability Diffusion中训练数据集（称为LAION）来生成自己的图像。诉状称，由于他们的作品被用来训练模型，这些模型正在产生衍生作品。
根据一份文件，Midjourney声称“他们对新发现的版权作品进行注册的证据不足”。相反，这些作品“被确定为既受版权保护，又包含在用于训练人工智能产品的LAION数据集中。公司进一步辩称，版权保护仅涵盖汇编中的新材料，并声称艺术家未能确定人工智能生成的汇编中的哪些作品是新的。
据了解，凯利·麦柯南来自纳什维尔，创作艺术和数字插图，其创作的丙烯画和水彩画大胆而充满活力，通常以亮绿色、蓝色、粉色和紫色呈现女性形象。卡拉·奥尔蒂斯来自旧金山，是娱乐业的观念艺术家和插画师。她的作品已被用于《侏罗纪世界》和《奇异博士》等众多电影。莎拉·安徒生是一位美国漫画家，也是半自传体漫画《Sarah's Scribbles》的插画家。她的图画小说《獠牙》被提名艾斯纳奖。
2022年，凯利·麦柯南开始注意到网上的一些图片与自己的独特风格极其相似，这些图像显然是通过将他们的名字输入人工智能引擎后生成的。于是，麦柯南很快发现一些公司正在将艺术作品输入人工智能系统，用于训练图像生成器。
他在一次采访中说：“人们在Twitter上给我贴标签，我会回应这让我很不舒服。我没有同意这样使用我的名字或作品。”
几位艺术家起诉人工智能工具制造商以保护他们的版权和职业生涯，这些人工智能工具可以根据指令生成新的图像。在许多人看来，这场诉讼可能是一个早期的风向标，表明各种创作者——好莱坞演员、小说家、音乐家和计算机程序员——要阻止人工智能开发者从人类的作品中获利会有多难。
艺术家们表示，他们本质上并不反对人工智能，但他们不想被人工智能利用。他们正在寻求集体诉讼损害赔偿和法院命令，以阻止人工智能公司未经同意的情况下利用其艺术作品。
前几天，美国加利福尼亚州地方法院法官威廉·奥瑞克（William H.Orrick）于8月12日批准了Stability AI、Midjourney、DeviantArt和新增加的被告Runway AI的几项上诉。这一裁决驳回了他们的技术不断违反《数字千年版权法》的指控，该法旨在保护互联网用户免受网络盗窃；从艺术家的作品中不公平地获利（所谓的“不当得利”）；并且，DeviantArt在此次也违反了双方将本着诚信原则履行合同的假设（“诚信和公平交易契约”）。
然而，奥瑞克写道，《版权法》的主张对Midjourney和其他被告仍然有效，关于保护商标所有者的《兰哈姆法案》的主张也是如此。“原告有合理的指控，表明他们为什么认为自己的作品被纳入（数据集）。原告合理地声称，当他们自己的名字被用作提示语时，Midjourney产品产生的图像与原告的艺术作品相似。”
去年10月，奥瑞克曾驳回了这几位艺术家对Midjourney和DeviantArt提出的几项指控，但允许艺术家们对这两家公司提出修改后的投诉。法官表示，“即使是Stability也认识到，确定这些指控的真实性——无论是在培训Stable Diffusion的背景下还是在运行Stable Differentiation时发生的违反《版权法》的复制行为——目前都无法解决。”
奥瑞克认定，针对Midjourney和DeviantArt的版权侵权索赔无法继续进行，并认为这些指控在许多方面都存在缺陷。其中问题包括，被告所运行的人工智能系统是否真的包含用于创作侵权作品的受版权保护图像的副本，以及艺术家是否能够在人工智能工具没有创作出相同材料的情况下证实侵权。于是，针对这些公司的侵权指控、不公平竞争和违约指控被驳回。
同时，Stability
AI还否认了其存储这些图像并将其整合到人工智能系统的说法。该公司坚称，是从这些作品中开发了参数，如线条、颜色、色调以及与主题和概念相关的其他属性，这些参数共同定义了事物的外观。
今年年初，奥瑞克曾拒绝承认这些公司可以利用言论自由来进行自我保护，并表示此案符合公众利益。其在发布的一项命令中驳回了StabilityAI和Midtriple的论点，即他们有权根据加利福尼亚州法规获得第一修正案辩护，该法规允许提前驳回旨在冷却言论自由的主张。他们辩称，该诉讼针对的是他们的“言论”，因为反映新思想和概念的艺术创作——比如在文本提示中传达的超现实图形——是受宪法保护的活动。
事实上，艺术家和AI公司的战争不仅于此。
2023年，1.6万名英国艺术家就曾联名试图对生成式AI软件Midjourney和其他人工智能公司发起集体诉讼。
英国创意产业的规模超过千亿英镑。这些艺术家当中包括布里奇特·莱利(Bridget Riley)、达米恩·赫斯特(Damien Hirst)、雷切尔·怀特雷德(Rachel Whiteread)、特蕾西·艾敏(Tracey Emin)、大卫·霍克尼(David Hockney)和安尼什·卡普尔(Anish Kapoor)等知名人士，他们指责Midjourney、Stability
AI等公司曾用他们的作品来训练人工智能。
“人工智能图像生成产品实际为清洗版权的工具，这些AI公司向人们兜售艺术的好处，却不需要支付艺术家的成本。”这些艺术家在联名起诉中写道。他们认为，Midjourney等工具在艺术家本人不知情的情况下，使用他们的作品对大模型进行训练，并生成与艺术家的原始作品非常相似的图像，这相当于“抄袭”。
一切问题的产生，来源于生成式人工智能系统的训练方式。与大多数机器学习软件一样，它们通过识别和复制数据中的模式来工作。但由于这些程序用于生成代码、文本、音乐和艺术的训练数据本身是由人类创建的，是从网络上“搜刮”来的，而且其中大部分数据本身以某种方式受到版权保护。
以迪士尼插画家霍莉·蒙格特（Hollie Mengert）为例，她发现自己的艺术风格被加拿大的一名机械工程学生克隆为人工智能实验。这位学生下载了蒙格特的32篇作品，并花了几个小时训练了一个可以重现她的风格的机器学习模型。正如蒙格特告诉技术专家Andy Baio（他报道了这起案件）：“就我个人而言，这感觉就像有人在做我所做的作品，用我学到的东西——我从2011年艺术学校毕业以来一直是一名职业艺术家——并用它来创作我不同意也不允许的艺术。”
为了回答这些问题并了解生成式人工智能的法律前景，the
Verge公司采访了一系列有关专家，包括律师、分析师和人工智能初创公司的员工。一些人满怀信心地表示，这些系统极有可能侵犯版权，并可能在不久的将来面临严重的法律挑战。其他人则持相反意见：目前在生成式人工智能领域发生的一切都是合法的，任何诉讼都注定会失败。
“我看到双方的人都对自己的立场非常自信，但现实是没有人知道，”一直密切关注生成式人工智能场景的贝奥告诉the Verge采访人员。“任何人如果说他们自信地知道这件事在法庭上的结果，那就错了。”
英国萨塞克斯大学（University
of Sussex）专门研究人工智能和知识产权法的学者安德烈斯·瓜达木兹（Andres Guadamuz）表示，尽管有很多未知因素，但也有几个关键问题，这一话题的诸多不确定性由此展开。首先，你能获得生成式人工智能模型的输出的版权吗？如果是，谁拥有它？第二，如果你拥有用于训练人工智能的输入的版权，那么你对模型或其创建的内容有任何法律要求吗？一旦这些问题得到回答，一个更大的问题就出现了：你如何应对这项技术的影响？可以或应该对数据收集实施什么样的法律限制？构建这些系统的人和那些需要数据来创建这些系统的人们之间能存在和平吗？
即使发现生成式人工智能模型的训练被合理使用所覆盖，这也很难解决该领域的问题。这不会安抚艺术家们的愤怒，因为他们的作品被用来培育商业模型，也不一定适用于其他生成式人工智能领域，比如代码和音乐。考虑到这一点，问题是：可以引入哪些补救措施，无论是技术上的还是其他方面的，以允许生成式人工智能蓬勃发展，同时使该领域成为可能的创造者提供信贷或补偿？
最明显的建议是授权数据并向其创作者付费。不过，对一些人来说，这将扼杀该行业。《公平学习》（Fair
Learning）一书的作者布莱恩·凯西（Bryan Casey）和马克·莱姆利（Mark Lemley）表示，训练数据集太大，“没有任何合理的选择去授权所有底层照片、视频、音频文件或文本用于新用途”。他们认为，允许任何版权主张，“相当于说，不是版权所有者会得到报酬，而是根本不允许使用”。允许“公平学习”，正如他们所说的，不仅鼓励创新，还允许开发更好的人工智能系统。
然而，其他人指出，我们已经解决了类似规模和复杂性的版权问题，并且可以再次这样做。The Verge采访的几位专家援引了一个比较，那就是音乐盗版时代，当时的文件共享程序建立在大规模侵犯版权的基础上，并在出现法律挑战而导致了尊重版权的新协议之前繁荣发展。
国内也有相关律师在接受采访时表示，人工智能飞速发展的时代，各国都有必要起草相应的法规来保护创作者的权益，否则就会变成新兴的产业借助了艺术家的作品进行训练，却抢走了他们的饭碗，对艺术家这个职业而言很不公平。
因此，制定知识产权保护法规的难点在于如何平衡原有版权人的利益以及保护新生事物。“近期全球范围的一系列诉讼就会变得非常关键，通过立法阶段的博弈，在全球范围内都达成一个共识之后，国内也会逐渐确立相应的立法内容。”
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