علماء الأنثروبولوجيا الجنائية

علوم الحياة والفيزيائية والاجتماعية

التعرّض للذكاء الاصطناعي

  • مصدر البيانات: BLSتاريخ النشر: 2026-08

    مرتفع جدًا· 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

    0.135

    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

    0.48

    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 21%.

    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
Write about and present research findings for a variety of specialized and general audiences.

O*NET Task ID 22234

1.0
Write grant proposals to obtain funding for research.

O*NET Task ID 22260

1.0
Study objects and structures recovered by excavation to identify, date, and authenticate them and to interpret their significance.

O*NET Task ID 22231

0.5
Collect information and make judgments through observation, interviews, and review of documents.

O*NET Task ID 22232

0.5
Research, survey, or assess sites of past societies and cultures in search of answers to specific research questions.

O*NET Task ID 22233

0.5
Describe artifacts' physical properties or attributes, such as the materials from which artifacts are made and their size, shape, function, and decoration.

O*NET Task ID 22235

0.5
Plan and direct research to characterize and compare the economic, demographic, health care, social, political, linguistic, and religious institutions of distinct cultural groups, communities, and organizations.

O*NET Task ID 22236

0.5
Compare findings from one site with archeological data from other sites to find similarities or differences.

O*NET Task ID 22237

0.5
Record the exact locations and conditions of artifacts uncovered in diggings or surveys, using drawings and photographs as necessary.

O*NET Task ID 22238

0.5
Assess archeological sites for resource management, development, or conservation purposes and recommend methods for site protection.

O*NET Task ID 22239

0.5
Collect artifacts made of stone, bone, metal, and other materials, placing them in bags and marking them to show where they were found.

O*NET Task ID 22241

0.0
Develop intervention procedures, using techniques such as individual and focus group interviews, consultations, and participant observation of social interaction.

O*NET Task ID 22247

0.0
Lead field training sites and train field staff, students, and volunteers in excavation methods.

O*NET Task ID 22249

0.0
Clean, restore, and preserve artifacts.

O*NET Task ID 22251

0.0
Conduct participatory action research in communities and organizations to assess how work is done and to design work systems, technologies, and environments.

O*NET Task ID 22252

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