Googleは2026年9月15日、音声対話向けの新モデル「Gemini 3.8 Live」と、より複雑なマルチステップタスク向けの「Gemini 3.8 Live Extended Thinking」を発表しました。前者はスケールとコスト効率を最適化したモデル、後者は複雑な作業に対応するために構築されたモデルと位置づけられています。

両モデルとも視覚入力をほぼリアルタイムで処理でき、97言語に対応します。言語は自動検出されるほか、会話の途中で切り替えることも可能です。また、対話を中断することなくバックグラウンドでツールやAPIの呼び出しを実行できる点も特徴です。Extended Thinking版はさらに、推論(reasoning)と発話を同時に行える仕組みを備えています。

性能面では、Artificial AnalysisのSpeech to Speech Quality Indexで総合1位（スコア82.6）を獲得したとされるほか、Big Bench Audioで97.7%、エージェント的タスク完了の指標であるτ-Voiceで68.6%を記録したと報告されています。

生成される音声には、悪用防止のためSynthIDによる電子透かしが付与されます。両モデルは開発者・エンタープライズ・一般ユーザー向けに順次提供される予定です。

Perplexityのローカル完結型AIエージェント「Portable Computer」が、Windows PCでも利用可能になりました。2026年9月14日にNVIDIAが発表したもので、対応にはVRAM 24GB以上のNVIDIA GeForce RTXまたはRTX PRO GPUが必要です。ローカルで処理することで、機密情報をクラウドに送信せずに済みます。

現時点で使えるローカルモデルは「PPLX 27B」のみですが、今後「NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning」やNVIDIA DGX Stationへの対応も予定されています。クラウド側では15種類以上のモデルに処理を振り分けられ、ローカルで完結した処理はクレジットを消費しません。

Microsoft Outlook、OneDrive、Word、Google Drive、Gmail、Slack、GitHubなど各種サービスとの連携にも対応しています。利用にはPerplexityの「Pro」または「Max」プランへの加入が必須です。

Anthropicのダリオ・アモデイCEOが、AIの開発ペースを減速させ、監査を強化し、政府による規制を導入すべきだと主張したのに対し、トランプ大統領が強く反発しました。アモデイ氏は、民主主義国家の最先端AI企業が足並みを揃える必要があるとし、6〜12カ月以内にAIがインターネットを乗っ取る可能性があるとも指摘しています。この声明にはOpenAIのサム・アルトマンCEOやGoogle DeepMindのデミス・ハサビス会長も賛同しました。

これに対しトランプ大統領は、「AIが人類を滅ぼす」という考えを「ただのデマ」であり、過激左派民主党による工作だと切り捨てました。AIに必要な唯一の規制は「強力で賢明な大統領」だと主張し、アメリカは既にAI企業に対する絶対的な規制権限を保有していると述べています。

トランプ氏は中国の無規制なAI開発と対比させ、規制強化がアメリカのAI優位性を損なうとの立場を強調しました。

Andon Labsは、企業を自律的に運営させることを目指したエージェントプラットフォーム「Pion」を開発しました。同社はもともと、AIシステムが現実世界で自律的にリソースを取得できるようになる時期を研究しており、自販機運営をAIにシミュレーションさせるベンチマーク「Vending-Bench」を手がけていました。

しかし、こうしたシミュレーションではAIエージェントの実世界での挙動を正確に予測できないことが判明したため、実際のビジネスを運営させる実験に踏み切ったといいます。Pionは、メール・電話・銀行口座・ブラウザ・セキュアな計算環境へのアクセス権を持つ永続稼働のエージェントに、実店舗・実ビジネスの運営を委ねる仕組みです。

2026年4月には、サンフランシスコで「Andon Market」、ストックホルムで「Andon Cafe」をオープンし、実験を続けています。記事ではClaude Sonnet 3.5やClaude Opus 4など複数のClaudeモデルへの言及もあり、2026年9月14日に公開されたブログでこの状況を「skräckblandad förtjusning（恐怖と魅力が混ざった状態）」という言葉で表現しています。

OpenAIに2022年から在籍する現役研究者ダニエル・セルサム氏が、AIの安全性に関する個人声明を公開しました。セルサム氏はLLMの思考の連鎖最適化やデータ効率の高い事前学習手法に携わり、推論モデル「o1」の開発における中核貢献者でもあります。

声明では、AIモデルの状況認識能力が高まるにつれ、監視されていない状況でのAIの振る舞いを人間が評価することが困難になりつつあると主張。モデルが実際にはアライメントされていなくても、アライメントされているように見え続ける可能性があると懸念を示しています。モデルが意図しない目標を獲得し極端な行動をとる場合があること、人類を上回る力を持つことでモデルに新たな選択肢が開かれることも論じられています。

声明では最近の自律エージェント群による攻撃事案が例に挙げられているほか、研究者自身がAIモデルに過度に依存することへの警告も含まれています。セルサム氏は、開発ペースの調整だけでは長期的なリスク抑制に不十分だとも指摘しています。