علماء الأوبئة

علوم الحياة والفيزيائية والاجتماعية

التعرّض للذكاء الاصطناعي

  • مصدر البيانات: BLSتاريخ النشر: 2026-08

    مرتفع· نسبي

    منخفضأربع فئات نسبيةمرتفع جدًا

    قيمة 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

    مجموعة البيانات المصدر (تنزيل ملف XLSX)

  • مصدر البيانات: Anthropicتاريخ النشر: 2026-03

    0.000

    0.000نطاق القيم المعروضة هنا0.745
    المقياس والأساس والمصدر

    مؤشر التعرّض المرصود، 0–1 كما نُشر

    مربوط بمهام O*NET

    مجموعة البيانات المصدر

  • مصدر البيانات: ILOتاريخ النشر: 2025

    0.40

    0.09نطاق القيم المعروضة هنا0.70

    قيمة 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 39%.

    مجموعة البيانات المصدر

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.

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.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Oversee public health programs, including statistical analysis, health care planning, surveillance systems, and public health improvement.

O*NET Task ID 5421

0.5
Investigate diseases or parasites to determine cause and risk factors, progress, life cycle, or mode of transmission.

O*NET Task ID 5422

0.5
Plan and direct studies to investigate human or animal disease, preventive methods, and treatments for disease.

O*NET Task ID 5423

0.5
Plan, administer and evaluate health safety standards and programs to improve public health, conferring with health department, industry personnel, physicians, and others.

O*NET Task ID 5424

0.5
Provide expertise in the design, management and evaluation of study protocols and health status questionnaires, sample selection, and analysis.

O*NET Task ID 5425

0.5
Conduct research to develop methodologies, instrumentation, and procedures for medical application, analyzing data and presenting findings.

O*NET Task ID 5426

0.5
Consult with and advise physicians, educators, researchers, government health officials and others regarding medical applications of sciences, such as physics, biology, and chemistry.

O*NET Task ID 5427

0.5
Identify and analyze public health issues related to foodborne parasitic diseases and their impact on public policies, scientific studies, or surveys.

O*NET Task ID 5429

0.5
Teach principles of medicine and medical and laboratory procedures to physicians, residents, students, and technicians.

O*NET Task ID 5430

0.5
Standardize drug dosages, methods of immunization, and procedures for manufacture of drugs and medicinal compounds.

O*NET Task ID 5431

0.5
Supervise professional, technical, and clerical personnel.

O*NET Task ID 5428

0.0
Prepare and analyze samples to study effects of drugs, gases, pesticides, or microorganisms on cell structure and tissue.

O*NET Task ID 5432

0.0

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®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

معلومات مهنية