AI社会・規制

仕事でAIに文章を手伝わせる。画像案を出させる。資料の骨子を整えさせる。そういう使い方が当たり前になってきた2026年、ハリウッドの映画賞がひとつの線を引きました。 2026年5月1日、米映画芸術科学アカデミーが第99回アカデミー賞の新ルールを承認しました。俳優賞と脚本賞の対象を「人間が同意して演じた」「人間が書いた」に限定する内容です。AIを使うこと自体の禁止ではありません。人間が創作の中心にいたかどうかを、賞の基準として明文化した形です。 映画業界の規則に見えますが、AIを仕事で使う人なら誰にでも関係する問いがここには含まれています。 俳優賞・脚本賞に加わった新条件 米映画芸術科学アカデミーの理事会は2026年5月1日、第99回アカデミー賞の賞規則を承認しました。対象となる長編映画の劇場公開期間は2026年1月1日から12月31日で、主要な提出締切は2026年8月13日以降に始まります。今年後半に公開される作品から、このルールが初めて実際に問われます。 変更のポイントは二つです。 俳優部門では、映画のクレジットに記載され、人間が同意したうえで実際に演じた役柄だけがノミネートの対象になります。故人の俳優をAIで再現した映像や、AIで一から合成したキャラクターを「人間の演技」として評価することはしない、という整理です。 脚本部門では、脚本クレジットが必要で、その脚本は人間が書いたものでなければなりません。AIが初稿を生成して人間が全面改稿した場合をどう扱うかは、現時点のルール文書には明示がありません。 アカデミーの公式ルール文書には、生成AIやその他のデジタルツールを使うこと自体はノミネートの可能性に有利にも不利にも働かない、と明記されています。判断の基準は「人間が創作の中心にいたか」です。AP通信の報道によると、アカデミー会長は「人間が創作プロセスの中心にいる必要がある」と述べています。疑義がある場合、アカデミーは映画制作者に対し、AI利用の内容と人間の著作性について追加情報を求める権利も持ちます。灰色地帯の案件は、審査の場で個別に判断されるということです。 なぜ今この明文化が必要になったのか 2023年、ハリウッドでは俳優と脚本家が大規模なストライキを行いました。AIによる脚本生成、俳優の肖像や声の無断使用、制作現場の雇用への影響が主な争点でした。その後も変化は続いています。 AIで一から合成した俳優キャラクターが映画に登場し始め、故人の俳優をAIで再現する企画も出てきました。テキストから動画を生成するモデルの精度も上がり、「これは本物の俳優の演技なのか」という判断が難しい場面が増えています。映像を見て、あれ本物？と思った経験がある人もいるのではないでしょうか。 アカデミーが今回まとめたのは、こうした状況への回答です。AIは映画制作のツールとして使える。ただし、俳優賞と脚本賞は人間の表現を評価するものである、という線引きです。「AIを使った映画を全面的に排除する」のではなく、評価の対象を「人間の創作」に明確に絞った、という整理に近いです。 「AIを使った」と「AIが中心だった」の違い 今回のルールで問われているのは、AIをどう使うかではなく、人間がどこにいるか、です。 脚本の構成案をAIに出させて、そこから人間がゼロから書き直した場合はどうか。AIが生成した初稿を人間が大幅に加筆した場合は。現時点のルールは、こうした細則まで明示していません。アカデミーが「疑義がある場合は追加情報を求める」としているのは、判断がケースバイケースになることを前提にしているからです。 読んでいて引っかかったのは、この「人間が創作の中心にいたか」という問いの広がりです。映画賞のルールですが、資料作成、コンテンツ制作、デザイン、広告コピーなど、成果物に責任が伴う仕事全般で同じ問いが立ち始めています。「AIを使ったか否か」だけでは、もはや問いとして不十分になってきているのです。 AIを仕事で使うとき、責任はどこにあるか AIに下書きを任せた文章、AIが生成した画像をベースにしたデザイン、AIが提案した構成をそのまま使ったプレゼン資料。どれもAIを使ったという点は同じでも、どこに人間の判断が入っているかは大きく異なります。 会社でAI導入が進むと、「誰の同意で、誰の判断で、どこに人間の表現が残っているか」という問いは避けられなくなってきます。アカデミーはその問いを、賞の基準という形で明文化しました。映画業界の出来事ではありますが、仕事でAIを道具として使うすべての人に関係する論点が、このルールには詰まっています。 第99回アカデミー賞の審査が動き出す2026年8月以降、このルールが実際にどう運用されるかは、映画業界だけでなくAIを使う仕事人全体への問いにもなります。わたしとしては今のうちに、自分の仕事のどこに判断と責任があるかを整理しておきたいと思っています。 参考 TechCrunch - AI-generated actors and scripts are now ineligible for Oscars（https://techcrunch.com/2026/05/02/ai-generated-actors-and-scripts-are-now-ineligible-for-oscars/） Academy Press Office - AWARDS RULES AND CAMPAIGN PROMOTIONAL REGULATIONS APPROVED FOR 99TH OSCARS（https://press.oscars.org/news/awards-rules-and-campaign-promotional-regulations-approved-99th-oscarsr） AP News - Oscars organization expands international film eligibility, addresses AI in new rules（https://apnews.com/article/oscars-new-rules-artificial-intelligence-international-film-95a66f19bd0a95d371ac82f21df1a0f4） 米映画芸術科学アカデミー 第99回アカデミー賞完全ルール（https://www.oscars.org/sites/oscars/files/2026-05/99th_oscars_complete_rules.pdf?VersionId=84FilOcTNI7wpFAxl56.8xesZyP5.UWl）

米国防総省が2026年5月1日に発表した契約は、生成AIを機密情報を扱うネットワークの中へ組み込んでいく段階に踏み込みました。これまで非機密の文書作成や調査支援が中心だった軍内のAI利用が、機密データを直接扱う基盤へと広がります。日々の業務で使うチャットツールとしての生成AIとは別の領域に、AIの利用範囲が伸びてきた形です。 国防総省が8社のAIを機密ネットワークへ展開する契約を結んだ 契約対象は8社です。SpaceX、OpenAI、Google、NVIDIA、Reflection、Microsoft、Amazon Web Services（AWS）、Oracleが名を連ねています。 初報の一部ではOracleを含まない7社と報じられました。国防総省の公式リリースでの正式な数字は8社です。 目的は、これらのAI機能を「合法的な作戦利用」のために展開すること。具体的な用途はデータ統合、状況把握、複雑な作戦環境での意思決定支援です。言い換えると、これまで人間の判断に頼ってきた情報整理と状況把握の一部を、AIが担う体制に変えていくということです。 公式リリースが「単一ベンダー依存を避け、長期的な柔軟性を確保するアーキテクチャを作る」と表現しているのが、わたしにはちょっと引っかかります。特定企業への依存を意図的に避けようとしている。その姿勢が、今回の複数社契約という形に出ているわけです。 今回が「AIを初めて使い始めた」発表ではない理由 展開先として示されているのが「Impact Level 6（IL6）」と「Impact Level 7（IL7）」というネットワーク環境です。 米政府のクラウドセキュリティ基準で、扱えるデータの機密レベルを区分するものです。国家安全保障にかかわる重要情報を扱う高セキュリティ環境、と理解しておくといいと思います。 ただし今回の発表は、米軍がAIを使い始めたニュースではありません。 国防総省は2025年12月9日、生成AI専用のプラットフォーム「GenAI.mil」を立ち上げています。最初に導入したのはGoogle Gemini for Governmentで、文書作成・調査・画像動画分析といった業務から始まりました。TechCrunchの報道では、この段階では非機密タスクが中心と説明されています。今回の契約は、その非機密から機密へという拡張の一歩にあたります。 GenAI.milは立ち上げから約5か月で130万人超の国防総省関係者が利用し、数千万件のプロンプトと数十万のエージェント利用があったと公式は述べています。実験的な規模はすでに超えていました。 今回の発表は、そのGenAI.milを機密レベルの高いネットワーク環境へ広げ、複数ベンダー体制に移行するものです。「試験導入の延長」ではなく、重要業務の基盤として組み込んでいく段階と見るのが自然です。 AI企業が持つ利用条件と、契約への影響 今回の発表でもう一つ大きいのが、Anthropicが契約対象に入っていない点です。 Military Timesの報道によれば、AnthropicはAIの自律兵器や国内監視につながる用途への制限を主張したとされています。国防総省との条件交渉で折り合いがつかず、今回の契約から外れた形です。 断定はできません。あくまで報道ベースの文脈です。ただ、AI企業が「どこまでの使い方を許可するか」という条件を持ち、それが実際の契約先の選定に影響しうる構図は見えてきます。 性能だけで選ばれるのではなく、用途の範囲をどう決めるかという条件が取引の中心に来る。これは政府向けAI動向として、実際に起きた事例です。 「アメリカの軍の話」として横に置くのは少し待って 職場でのAI利用について考えているなら、このニュースの構図は他人事ではありません。 政府や大きな組織がAIを業務の中枢に近い場所へ入れようとするとき、必ず問われるのが「何を処理させるか」と「誰が最終判断を持つか」です。便利さとセキュリティの両立は、組織が大きくなるほど単純ではなくなります。 自治体、医療、金融、法務、製造など、機密情報を扱う現場では、AIに渡してよい情報と渡してはいけない情報の仕分けが問われていきます。AIを使うという意思決定と同じくらい、どんな条件でどこまで使うかを決める場面が増えていく。 今回の米国防総省の動きは、組織でのAI導入判断を考えるうえで参照できる先行事例の一つです。 参考 U.S. Department of Defense – Classified Networks AI Agreements（https://www.war.gov/News/Releases/Release/Article/4475177/classified-networks-ai-agreements/） TechCrunch – Pentagon inks deals with Nvidia, Microsoft, and AWS to deploy AI on classified networks（https://techcrunch.com/2026/05/01/pentagon-inks-deals-with-nvidia-microsoft-and-aws-to-deploy-ai-on-classified-networks/） Nextgov/FCW – Pentagon makes agreements with 7 companies to add AI to classified networks（https://www.nextgov.com/artificial-intelligence/2026/05/pentagon-makes-agreements-7-companies-add-ai-classified-networks/413264/） Military Times – Pentagon freezes out Anthropic as it signs deals with AI rivals（https://www.militarytimes.com/news/pentagon-congress/2026/05/01/pentagon-freezes-out-anthropic-as-it-signs-deals-with-ai-rivals/） Defense News – Pentagon taps Google Gemini, launches new site to boost AI use（https://www.defensenews.com/pentagon/2025/12/09/pentagon-taps-google-gemini-launches-new-site-to-boost-ai-use/） ※当サイトのリンクにはアフィリエイトリンクが含まれる場合があります ...

SNSに流れてきた音声が本人の声にそっくりで、本人は許可していない。そんなAI音声を見たとき、笑って流せる話なのか、権利侵害として止められる話なのか。国が線引きの整理を始めました。 声や顔が信用に直結するのは、声優や歌手に限りません。配信者、講師、営業担当、経営者の声や顔も、仕事の信用そのものになることがあります。生成AIで似た音声や画像を作れる時代には、許可を取る範囲も見直す必要が出てきます。 法務省は4月24日に初会合を開いた 法務省は2026年4月24日、「肖像、声等の無断利用による民事責任の在り方に関する検討会」の第1回会合を開きました。公式ページには、議事次第、検討会の開催資料、主な論点案、判例や学説の資料が掲載されています。報道だけでなく、読者も資料を追える状態です。 この検討会の目的は、新しい罰則をすぐ作ることではありません。生成AIの普及で、肖像や声の無断利用が深刻化しているとの指摘を受け、現行法と判例をもとに民事上の責任を整理することです。民事上の責任とは、損害賠償や差し止めなど、お金や利用停止を求める場面の話です。 時事通信系の報道では、出席者がパブリシティ権や肖像権の保護対象に声も含まれるとの認識で一致したとされています。パブリシティ権は、名前、顔、姿などが持つ商業的な価値を本人がコントロールする権利です。この考え方が、AI音声の公開判断に入ってきます。 写真だけでなく、声でも本人だと分かるなら商業価値が生まれる。ここが今回の中心です。 検討会は、今夏までに指針をまとめる方向です。指針そのものに法律と同じ拘束力はありません。それでも、企業やクリエイターがAI音声やAI画像を使うときの判断材料になります。 声も本人を示す情報として扱われる 声は見た目と違い、コピーされたことに気づくまで時間がかかります。短い音声から似た声を作るサービスも増えました。本人の許可がない音声でも、動画投稿サイトやSNSに出れば、視聴者は本物だと思ってしまうことがあります。 肖像権は、顔や姿を勝手に撮られたり使われたりしない利益を守る考え方です。パブリシティ権は、著名人の名前や肖像が持つ集客力を無断で商売に使われないための考え方です。 どちらも法律の条文だけで完結する話ではないんですよね。判例の積み重ねで少しずつ形が固まる領域なので、今回の検討会資料は今後の基準を読む入口になります。 声については裁判例が多くありません。だから今回、法務省の検討会が「声も本人を識別する情報として扱えるのか」を正面から扱っています。 ただ、ここはAIサービスの利用規約の範囲では片づきません。ツール側が「作れます」と言っても、公開や収益化まで許されるとは限らないんですよね。 AIカバーやディープフェイクは作成者だけの責任では終わらない FNNは、検討会で挙がった例として、俳優に似た人物がアクションをする動画、声優キャラクターの声で別の曲を歌うAI音源、俳優が裸になっているような画像の生成を報じています。どれも「本人に似ている」「公開される」「収益や注目を集める」という要素が絡みます。 報道では、作成した本人だけでなく、無断利用を助長するアプリの開発側も責任対象にすべきだという意見も出ています。これはかなり重い論点です。AIツールを提供する企業にとっては、利用者任せにできる範囲が狭まる可能性があります。 収益目的がない作成や、著名人ではない人のケースも今後の検討対象です。たとえば、社内向けの研修動画で社員に似た声を勝手に使う。 友人の顔に似た画像をSNSで公開する。お金を取っていなくても、本人の信用や安心を傷つける場面はあります。 AI音声を出す前に確認すること 仕事でAI音声やAI動画を使う人は、完成物の品質だけを見て判断しない方がいいです。許可、本人らしさ、利用場面を決めてから公開したいところです。 公開前の確認は、本人または権利者の許可、特定人物を連想させる度合い、広告や販売や再生収益との関係に分けます。元素材の出所と削除依頼の窓口も、社内で説明できる状態にしておきたいです。 全部を満たせば安全、という話ではありません。ただ、ここで引っかかるものは公開前に止めて確認した方がいいです。AIで作った素材は、本人の名前を出していなくても、聞いた人や見た人が本人を思い浮かべることがあります。 7月ごろの指針で見たいこと 今回の検討会が整理しようとしているのは、「作れる技術」と「出していい利用」の間にある線です。AI音声の作成そのものを一律に止める話ではありません。本人の信用、商業的な価値、性的な画像被害、趣味の投稿、一般人のケースを分けて考える必要があります。 法務省の指針が出ても、すべてのケースが一発で解決するわけではありません。けれど、声も顔と同じように本人の一部として扱う方向がはっきりすれば、企業のAI利用ルールは変わります。SNS運用、広告制作、社内研修動画、VTuberや配信者の二次創作にも影響します。 AIで似た声が作れるようになった今、確認するべきなのは技術の精度だけではありません。「誰の声として受け取られるか」です。ここを外すと、便利な制作ツールがそのまま誰かの信用を削る道具になります。 参考 法務省「肖像、声等の無断利用による民事責任の在り方に関する検討会」（https://www.moj.go.jp/MINJI/minji07_00400.html） 法務省「肖像、声等の無断利用による民事責任の在り方に関する検討会第1回（令和8年4月24日）」（https://www.moj.go.jp/MINJI/minji07_00399.html） リスク対策.com「AI利用、『声』も保護対象に＝有識者検討会が初会合―法務省」（https://www.risktaisaku.com/articles/-/111321） FNNプライムオンライン「声優やアイドルの声を守れ！生成AI普及で無断使用の深刻化を受け法務省が有識者検討会」（https://www.fnn.jp/articles/-/1035466）

仕事でPCを使っているとき、マウスを何回クリックしたか意識したことはありますか。 その操作の記録を、Metaが4月21日から社員のPCで集め始めました。AIエージェントに人の操作を学ばせるのが目的で、会社支給PCであれば断ることはできません。 Metaが「MCI」で収集している4つのデータ MetaはMCI（Model Capability Initiative）という名称のツールを、米国拠点の社員向けに展開しました。Business Insiderが入手した社内文面には「Starting today」と記されていて、展開は2026年4月21日から始まっています。 記録されるのは、マウスの移動、クリック位置、キーストローク、そして文脈把握のための画面内容の一部です。 社内では「opt outできないのか」という声が上がりましたが、会社支給PCでは拒否できないとThe Vergeは報じています。自分が使っているPCである以上、操作の記録を止める選択肢はない状態です。 公開データでは足りない理由　AIエージェントの壁 MCIが目指しているのは、PCを人のように操作できるAIエージェントです。 「人のように操作」というのは、具体的にはこういうことです。メールを開いてリンクをクリックする。スプレッドシートで特定の列を選んで数式を入力する。ドロップダウンメニューから適切な項目を選ぶ。こうした操作を、AIが人間の代わりに行えるようにする。 この訓練に必要なのは、人が実際にどうPCを操作しているかの記録です。ところがインターネット上の公開データには、そういう情報はほとんど存在しません。どのアイコンをどのタイミングでクリックするか、どういう順番でタブを切り替えるかは、ウェブには落ちていないのです。 「日常タスクを支援するエージェントを作るには、人が実際にどうPCを使うかの実例が必要」とMeta広報はTechCrunchとThe Vergeに説明しています。MCIは、公開データでは埋めようのない空白を社員データで補う試みです。 MetaはAI関連で2026年に約1400億ドル（約21兆円）の支出を見込んでいます。トヨタの年間売上高（2024年実績：44兆円）のほぼ半分に相当する規模感です。MCIは、その大規模投資を支える訓練データ収集の一環として位置づけられています。 Metaが「使わない」と言っていること、言っていないこと Metaは、収集データを人事評価には使わず、他の目的にも使わないと説明しています。 ちょっと気になるのは、どのデータが収集対象外なのかの詳細が公開されていない点です。パスワード入力はどうか。社外に送るメール本文は含まれるか。現時点の公式情報では確認できていません。 また、現在のポリシーが今後も変わらない保証については、言及がありません。データが蓄積された先に何が起きるかは、現時点では不明です。 Reutersはこのタイミングで、Metaが5月20日から世界全体で社員の10%を削減する計画も進めていると報じています。AI投資の拡大と人員削減が同時進行しているのは、Metaが自社の働き方を大きく組み替えようとしている証拠です。 日本のオフィスで確認しておくべきこと Metaに限らず、従業員の行動データをAI学習に使う動きは他社にも広がり得ます。 日本企業でもMicrosoft CopilotやChatGPT Enterpriseの導入が広がっています。これらのサービスがどのデータを学習に使うかは各社のポリシーに記載がありますが、実際に読んでいる人はそう多くありません。 確認しておく価値がある視点は3つです。社内AIが何を記録するか。そのデータが何に再利用されるか。断れる状況にあるか。 MetaのMCIは、便利な社内AIがどんなデータを使って作られるかを、あまり見えない形で進めてきた業界の流れを、珍しく明示した例といえます。 参考 Reuters - Exclusive: Meta to start capturing employee mouse movements, keystrokes for AI training data（https://www.reuters.com/sustainability/boards-policy-regulation/meta-start-capturing-employee-mouse-movements-keystrokes-ai-training-data-2026-04-21/） ロイター日本語版 - Meta、AI訓練のため従業員のマウスの動きやキーストロークの取得を開始（https://jp.reuters.com/business/technology/TWLWJEULZZJEDFQIG3GXP5VQ6M-2026-04-22/） TechCrunch - Meta will record employees’ keystrokes and use it to train its AI models（https://techcrunch.com/2026/04/21/meta-will-record-employees-keystrokes-and-use-it-to-train-its-ai-models/） The Verge - Meta AI agents employee tracking（https://www.theverge.com/tech/916681/meta-ai-agents-employee-tracking） BBC News - Meta tracks staff activity for AI（https://www.bbc.com/news/articles/cvglyklz49jo） Business Insider - Meta new AI tool tracks staff activity sparks concern（https://www.businessinsider.com/meta-new-ai-tool-tracks-staff-activity-sparks-concern-2026-4） GIGAZINE - MetaがAI訓練のため従業員のマウスの動きやキーストロークの記録を開始（https://gigazine.net/news/20260422-meta-capturing-emoloyee-mouse-keystrokes/） ※当サイトのリンクにはアフィリエイトリンクが含まれる場合があります ...

2014年、デートアプリ「OkCupid」にプロフィール写真をアップロードしたユーザーがいます。その写真が、本人の知らないところで顔認識AIの学習データになっていたんですよね。これ、デートアプリを使ったことがない人にとっても、少し怖い話です。 今月4月20日、Reutersがこの話の「続き」を報じました。顔認識AI企業のClarifaiが4月7日、OkCupid由来の写真・関連データ・そしてそこから学習させた顔認識モデルをすべて削除したと、FTC（アメリカの消費者保護を担う連邦機関）へ証明したというのです。 データを消すだけでなく、学習済みモデルまで消した。この一点が今回のニュースの新しさです。 いったい何があったのか 2014年9月ごろ、OkCupidの親会社Match Groupはユーザーの写真約300万枚と位置情報などの関連データを、外部のAI企業Clarifaiへ渡しました。FTCによれば、ClarifaiはOkCupidのサービス提供者でも提携先でも、グループ会社でもなかったといいます。つまり、ユーザーが普通に想定する範囲の外にある第三者だったわけです。 Clarifaiはそのデータを使い、顔写真から年齢・性別・人種を推定する顔認識モデルの構築に利用していた（Ars Technica報道）。 OkCupid側は「2014年の古い慣行であり、現在の運用を反映しない」と説明している。ただ、FTCはOkCupidがこの件を長く隠そうとしたとも主張しており、その点は当事者間で見解が分かれる。 FTCは動いたが、罰金はゼロ 2026年3月30日、FTCはOkCupidとMatch Group Americasに対する和解を発表した。内容は、個人情報の共有実態について虚偽の説明をしないよう求める恒久的な禁止命令。ただし金銭的な罰金はない。 正直、この部分は少し拍子抜けした。300万人分のデータが無断で使われ、12年近く経ってようやく「今後はやるな」という命令で終わった。 罰金ゼロの背景として、アメリカのプライバシー保護法制が州ごとにバラバラで、連邦レベルの包括的な規制がまだ存在しないことがある。FTCは既存の権限の範囲で動いたかたちだ。 学習済みモデルまで消せるのか、という問い 今回のニュースで一番の焦点は、「モデルの削除」という部分です。 まず前提として、顔認識AIに自分の写真が使われると何が起きるのか整理しておきたいと思います。自分の写真がどこかのサイトに表示される、という話ではありません。AIが「この顔の人は何歳くらい」「どんな属性をもつ人か」を推定する精度を上げる材料にされた、という話です。この点、意外と誤解されやすいので。 その上で本題です。AI学習に使われたデータは、一般的に「モデルの重み」として内部に組み込まれます。写真そのものの記録ではなく、AIが写真から覚えた特徴のかたまりのようなものです。データ本体を消しても、そこから学習されたモデルは残る。これが従来「忘れる権利」の実装が難しい理由のひとつとして挙げられてきました。 Clarifaiは今回、FTCの調査を受けて写真・関連データだけでなく、そこから生成した顔認識モデルも削除したと証明した。外部から「モデルを消せ」と要求され、企業が実際に応じたケースとして、数は多くない。 ただし、これが「AIモデルから特定データの影響を完全に除去できた」ことを意味するかどうかは別の話だ。今回はモデルごと廃棄した、というシンプルな話で、技術的な「アンラーニング（機械学習の忘却）」の実現ではない。 自分のデータについて、いまできること 今回の件はアメリカのサービスの話だが、関係のない話でもない。過去にSNSや各種サービスへアップロードした顔写真が、同様の経路でAI学習に利用される可能性はゼロではないから。 具体的に確認できることを挙げておきます。 使わなくなったサービスのアカウントは退会処理をする（放置アカウントのデータはアクセス管理が甘くなりやすい） 利用中のサービスのプライバシーポリシーで、第三者へのデータ提供に関する条項を確認する 気になるサービスには「データ削除リクエスト」を送れる場合がある（EUや日本など個人情報保護のルールが整備されている地域では特に有効） 完璧な防御策はないが、古い写真・古いアカウントの整理は、リスクを小さくする現実的な手立てです。 出典 Reuters「AI company deleted OKCupid user photos, data after FTC scrutiny」2026-04-20 https://www.reuters.com/legal/government/ai-company-deleted-okcupid-user-photos-data-after-ftc-scrutiny-2026-04-20/ FTC「FTC Takes Action Against Match and OkCupid for Deceiving Users by Sharing Personal Data with Third Party」2026-03-30 https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2026/03/ftc-takes-action-against-match-okcupid-deceiving-users-sharing-personal-data-third-party Ars Technica「OkCupid gave 3 million dating-app photos to facial recognition firm, FTC says」2026-03-31 https://arstechnica.com/tech-policy/2026/03/okcupid-match-pay-no-fine-for-sharing-user-photos-with-facial-recognition-firm/