「買春目的」の訪日客増加の中、買う側の勧誘行為も処罰できるようにする案が２４日、法務省有識者検討会の報告書案で示された

京大の男女医師収入格差の論文（横断研究）読んだ 以下ざっくりした内容 対象がm3登録医（この時点で集団的になんか偏ってそうなんだが）。なぜか回答率の記載がない。週32時間以上働く常勤の病院勤務医2540人（男性2224人、女性316人）。平均年齢は男性53.2歳、女性45.5歳とだいぶ差がある。 年収については、連続値や平均年収ではなく、個人年収1500万円以上か否かという二値アウトカムで評価。m3からはもっと細かい年収分布データをもらっているのになぜかそれは解析に含めず1500万のカットオフだけを採用。ちょっとこれは恣意的だと疑われるのでは？ 年齢、婚姻状況、末子年齢、診療科、平日の有償労働時間でざっくり調整して、女性医師が年収1500万円以上である割合は男性医師より有意に低いという結果。 ちなみに、休日勤務、時間外勤務、当直・オンコール、手技や手術件数、管理職・役職、病院規模・機能、給与体系などは調整されていない。いろいろと粗い解析。 なので、この研究は方法論的に見ると、年収格差を示した論文とは言えない。家庭内労働・職業上の時間配分・所得がセットになった構造的な男女差がひょっとしたらあるかもよ？程度

Claudeが採用する「テキストをコピペしても人間には識別できないウォーターマークが残る」ってどういうこと？と思って調べてみたらこういう論文がヒットした。面白いのでぜひ読んでみて下さい。 ↓以下解説 Claudeがこの方式を採用するかは不明ですが、文章を構成する単語・トークンの選び方そのものに統計的な偏りを埋め込む方式です。 たとえば、LLMが次の文章を生成するとします。 「この研究結果は臨床的に重要である。」 この場合では、 - 重要である - 意義がある - 注目に値する - 重要と考えられる など、意味的にはほぼ同じ候補があります。 通常なら確率に従って選びますが、ウォーターマーク方式では、秘密鍵などから各時点の候補トークンを仮に パターン1: 重要である、注目に値する…… パターン2: 意義がある、重要と考えられる…… のように擬似ランダムに分類し、パターン1側のトークンを選びやすくすることができます。人間には普通の文章にしか見えません。しかし数百トークン集めて解析すると、 「偶然にしてはパターン1が多すぎる」という統計的シグナルが出ます。 これはLLMウォーターマーク研究ですでに実証されている基本的なアイデアのようです。生成時に特定のトークン群をわずかに優遇し、後から統計検定でウォーターマークを検出します。このため、 Claude → メモ帳にコピペ → Wordにコピペ としても、文字列が同じである限り統計的パターンもそのままなため、ウォーターマークが残ります。 さらに、人間が編集で一部を書き換えても残り得ます。例えばClaudeが1,000トークン生成し、そのうち100トークンを人間が修正したとしても、残り900トークンには元の統計的偏りが残っています。したがって検出器には、パターン1の比率が依然として偶然では説明しにくい、というシグナルが残る可能性があります。 当然ながら大幅な編集、短文、翻訳、他の文章との混合、短い抜粋などでは検出不能になる場合があり、これはAnthropic社も限界として明記していることから、この方式を採用するのではないかと予想されます。

琵琶湖三市同時花火大会が突如中止 琵琶湖での開催に必要な河川法に基づく県への許可申請などが行われておらず、3市が今月6日に「大会に関与していない」と注意喚起する事態 チケット代や出店料の詐欺を疑われるよなぁこれは

山中で看板設置作業していたファン付き作業服着用の５０代男性、スポーツドリンクとシャーベット状飲料をクーラーボックスに入れて持参していたが熱中症の疑いで死亡 熱中症は水分摂取しても防ぎきれないし、40℃環境下ではファン付き作業服もあまり役立たない

災害時はボランティア募集がなされますが、それよりも早くに勝手に被災地に入り込んで好き勝手に動く野良ボランティアがいますのでご注意を。寄付金を募って儲け、現地では混乱を招いた上にマルチ商法に勧誘など悪質極まりない野良ボラがいます。

東京都、猛暑で男性のハーフパンツ勤務を推奨　女性からは「スネハラ」との声も いよいよハラハラが人を殺しかねん時代に突入だな

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