مستجيبو حوادث الأمن السيبراني
خدمات الحمايةالتعرّض 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
0.20
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 86%.
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
| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Respond to medical emergencies by administering basic first aid or by obtaining assistance from paramedics.33-9032 | 0.00000.0 |
| Not observed on any surface — 13 task(s) — These tasks have no row in the source for this release. The 0 in the share row is a display-stage composition ratio; absence is what the — in the raw row states. | |
Patrol industrial or commercial premises to prevent and detect signs of intrusion and ensure security of doors, windows, and gates. | —0 |
Answer alarms and investigate disturbances. | —0 |
Monitor and authorize entrance and departure of employees, visitors, and other persons to guard against theft and maintain security of premises. | —0 |
Write reports of daily activities and irregularities, such as equipment or property damage, theft, presence of unauthorized persons, or unusual occurrences. | —0 |
Call police or fire departments in cases of emergency, such as fire or presence of unauthorized persons. | —0 |
Circulate among visitors, patrons, or employees to preserve order and protect property. | —0 |
Answer telephone calls to take messages, answer questions, and provide information during non-business hours or when switchboard is closed. | —0 |
Warn persons of rule infractions or violations, and apprehend or evict violators from premises, using force when necessary. | —0 |
Operate detecting devices to screen individuals and prevent passage of prohibited articles into restricted areas. | —0 |
Escort or drive motor vehicle to transport individuals to specified locations or to provide personal protection. | —0 |
Inspect and adjust security systems, equipment, or machinery to ensure operational use and to detect evidence of tampering. | —0 |
Lock doors and gates of entrances and exits to secure buildings. | —0 |
Monitor and adjust controls that regulate building systems, such as air conditioning, furnace, or boiler. | —0 |
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 |
|---|---|
Write reports of daily activities and irregularities, such as equipment or property damage, theft, presence of unauthorized persons, or unusual occurrences.O*NET Task ID 2134 | 1.0 |
Answer telephone calls to take messages, answer questions, and provide information during non-business hours or when switchboard is closed.O*NET Task ID 2137 | 1.0 |
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