مرممو الأعمال الفنية
الفنون والتصميم والترفيه والإعلامالتعرّض للذكاء الاصطناعي
- مصدر البيانات: BLSتاريخ النشر: 2026-08
متوسط· نسبي
منخفضأربع فئات نسبيةمرتفع جدًاقيمة على مستوى المجموعة المهنية
المقياس والأساس والمصدر
أربع فئات نسبية (منخفض / متوسط / مرتفع / مرتفع جدًا)
831 مهنة تفصيلية في جدول توقعات التوظيف لدى BLS. وتُسند القيمة على مستوى رمز مصفوفة التوظيف الوطنية (NEM)، فالمهن التي تشترك في الرمز نفسه تأخذ النطاق نفسه
- مصدر البيانات: Anthropicتاريخ النشر: 2026-03
0.000
0.000نطاق القيم المعروضة هنا0.745المقياس والأساس والمصدر
- مصدر البيانات: ILOتاريخ النشر: 2025
0.37
0.09نطاق القيم المعروضة هنا0.70قيمة على مستوى المجموعة المهنية
المقياس والأساس والمصدر
مؤشر التعرّض للذكاء الاصطناعي التوليدي، 0–1 كما نُشر
وحدة التصنيف ISCO-08 — تأخذ كل المهن ذات الرمز نفسه هذه القيمة
محسوب من قِبل هذا الموقع وليس منشورًا من منظمة العمل الدولية: من بين 1,012 مهنة يربطها هذا الموقع بمجموعة بيانات المنظمة، تبلغ نسبة التي تساوي هذه القيمة أو تتجاوزها 53%.
ما نوع القيمة التي ينشرها هذا المصدر
فئة BLS رتبة نسبية لا مستوى مطلق، وليست قياسًا مباشرًا: فهي تجمع الرتب المئينية للمهنة في عدة دراسات منشورة في أربع فئات. وهي ليست توقّعًا للتوظيف أو الأجور، ولا احتمالًا للتبني، ولا تفرّق بين الأتمتة والتعزيز.
Task-level exposure
عرض 20 مهمة مخفية| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Study object documentation or conduct standard chemical and physical tests to ascertain the object's age, composition, original appearance, need for treatment or restoration, and appropriate preservation method.25-4013 | 0.015650.2 |
Photograph objects for documentation.25-4013 | 0.005918.8 |
Supervise and work with volunteers.25-4013 | 0.003511.3 |
Clean objects, such as paper, textiles, wood, metal, glass, rock, pottery, and furniture, using cleansers, solvents, soap solutions, and polishes.25-4013 | 0.003110.0 |
Recommend preservation procedures, such as control of temperature and humidity, to curatorial and building staff.25-4013 | 0.00309.6 |
Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Enter information about museum collections into computer databases.O*NET Task ID 21065 | 1.0 |
Coordinate exhibit installations, assisting with design, constructing displays, dioramas, display cases, and models, and ensuring the availability of necessary materials.O*NET Task ID 3807 | 0.5 |
Determine whether objects need repair and choose the safest and most effective method of repair.O*NET Task ID 3808 | 0.5 |
Specialize in particular materials or types of object, such as documents and books, paintings, decorative arts, textiles, metals, or architectural materials.O*NET Task ID 3813 | 0.5 |
Recommend preservation procedures, such as control of temperature and humidity, to curatorial and building staff.O*NET Task ID 3814 | 0.5 |
Classify and assign registration numbers to artifacts and supervise inventory control.O*NET Task ID 3815 | 0.5 |
Prepare reports on the operation of conservation laboratories, documenting the condition of artifacts, treatment options, and the methods of preservation and repair used.O*NET Task ID 3819 | 0.5 |
Study object documentation or conduct standard chemical and physical tests to ascertain the object's age, composition, original appearance, need for treatment or restoration, and appropriate preservation method.O*NET Task ID 3820 | 0.5 |
Perform tests and examinations to establish storage and conservation requirements, policies, and procedures.O*NET Task ID 3822 | 0.5 |
Plan and conduct research to develop and improve methods of restoring and preserving specimens.O*NET Task ID 3823 | 0.5 |
β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.
Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page