علماء الأغذية

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.

Task-level exposure

عرض 4 مهمة مخفية

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
Test new products for flavor, texture, color, nutritional content, and adherence to government and industry standards.

O*NET Task ID 7485

0.5
Check raw ingredients for maturity or stability for processing, and finished products for safety, quality, and nutritional value.

O*NET Task ID 7486

0.5
Confer with process engineers, plant operators, flavor experts, and packaging and marketing specialists to resolve problems in product development.

O*NET Task ID 7487

0.5
Evaluate food processing and storage operations and assist in the development of quality assurance programs for such operations.

O*NET Task ID 7488

0.5
Develop new or improved ways of preserving, processing, packaging, storing, and delivering foods, using knowledge of chemistry, microbiology, and other sciences.

O*NET Task ID 7491

0.5
Develop food standards and production specifications, safety and sanitary regulations, and waste management and water supply specifications.

O*NET Task ID 7492

0.5
Seek substitutes for harmful or undesirable additives, such as nitrites.

O*NET Task ID 7495

0.5
Develop new food items for production, based on consumer feedback.

O*NET Task ID 18611

0.5
Stay up to date on new regulations and current events regarding food science by reviewing scientific literature.

O*NET Task ID 18612

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

معلومات مهنية