動画生成AIのHiggsfieldが、Adobe Premiere ProとAfter Effects向けの公式プラグインを正式公開した。プラグインから画像・動画・トランジションを生成し、タイムラインにそのままドラッグして配置できる。

映像制作者がAIを試す最大の壁は「既存のワークフローとの摩擦」だったが、プラグイン統合でその壁が一段低くなった。

研究者のイーサン・モリック氏が論文を紹介。AIと人間の文章における「叙述的特徴」の違いを分析したもので、em-ダッシュなどの文体的癖だけでなく、物語の展開構造や視点の持ち方にも系統的な差異があることが示された。

「スタイルを真似ても構造は真似られない」という発見は、AIライティングの限界を測る新しい物差しになる。

イリノイ州議会が、OpenAI、Anthropic、Googleなどの大手AI企業に対し、安全基準の遵守を第三者機関が確認することを義務付けるAI安全法案を可決した。知事の署名を経て成立すれば、米国内で最も厳格な州レベルのAI規制の一つになる。

州法が先行して動き始めると、企業は州ごとに異なる基準への対応を迫られる。連邦法の空白が州の実験場を生んでいる構図だ。

YouTubeが新機能を発表。見たい動画のテーマや雰囲気を言葉で入力すると、AIがその説明に基づいたパーソナライズされた動画フィードを生成する。従来のアルゴリズム推薦とは異なり、ユーザーが能動的に「見たいもの」を言語で指定できる点が特徴だ。同社はまず一部ユーザーへの展開を開始し、順次対象を拡大するとしている。

検索でもなく、受け身の推薦でもない第三の導線。テキスト入力がメディア消費の窓口になる転換点に近い。

TechCrunchが検証した結果、GoogleのAIシステムが自社名「Google」を含む単語のスペルを誤って出力するケースが確認された。LLMは文字を逐次的に予測する構造上、スペリング（文字列の正確な再現）が本質的に苦手であり、大規模モデルになっても解消されていない。

モデルが賢くなるほど「こんな初歩的な間違いはしないはず」という過信が生まれる。それが最も危険な使い方になる。

AP通信が報じる実態によると、採用担当者の代わりにAIボットが最初の面接を行う企業が急増している。AIは候補者の回答を分析してスコアリングし、次の選考ステップへの進否を判断する。求職者側はAIが評価者であると気づかないケースもあり、「人間と話している」という前提の面接準備が通用しなくなりつつある。特にエントリーレベルの採用で先行導入が進んでいる。

面接対策そのものを「AIに最適化する」フェーズに入った。準備のやり方が変わる。