علماء الوراثة
علوم الحياة والفيزيائية والاجتماعيةالتعرّض للذكاء الاصطناعي
- مصدر البيانات: BLSتاريخ النشر: 2026-08
مرتفع جدًا· 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
0.245
0.000نطاق القيم المعروضة هنا0.745المقياس والأساس والمصدر
- مصدر البيانات: ILOتاريخ النشر: 2025
0.40
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 39%.
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 35 مهمة مخفية| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Develop new software applications or customize existing applications to meet specific scientific project needs.19-1029 | 0.057515.8 |
Analyze large molecular datasets such as raw microarray data, genomic sequence data, and proteomics data for clinical or basic research purposes.19-1029 | 0.048313.3 |
Develop data models and databases.19-1029 | 0.03499.6 |
Consult with researchers to analyze problems, recommend technology-based solutions, or determine computational strategies.19-1029 | 0.02928.0 |
Manipulate publicly accessible, commercial, or proprietary genomic, proteomic, or post-genomic databases.19-1029 | 0.02055.6 |
Create or use statistical models for the analysis of genetic data.19-1029 | 0.01764.8 |
Search scientific literature to select and modify methods and procedures most appropriate for genetic research goals.19-1029 | 0.01754.8 |
Evaluate genetic data by performing appropriate mathematical or statistical calculations and analyses.19-1029 | 0.01724.7 |
Prepare reports, manuscripts, and meeting presentations.19-1029 | 0.01093.0 |
Design and apply bioinformatics algorithms including unsupervised and supervised machine learning, dynamic programming, or graphic algorithms.19-1029 | 0.00932.5 |
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 grants and papers or attend fundraising events to seek research funds.O*NET Task ID 16817 | 1.0 |
Design and maintain genetics computer databases.O*NET Task ID 16824 | 1.0 |
Confer with information technology specialists to develop computer applications for genetic data analysis.O*NET Task ID 16825 | 1.0 |
Maintain laboratory notebooks that record research methods, procedures, and results.O*NET Task ID 16832 | 1.0 |
Create or use statistical models for the analysis of genetic data.O*NET Task ID 16837 | 1.0 |
Plan curatorial programs for species collections that include acquisition, distribution, maintenance, or regeneration.O*NET Task ID 16819 | 0.5 |
Participate in the development of endangered species breeding programs or species survival plans.O*NET Task ID 16820 | 0.5 |
Instruct medical students, graduate students, or others in methods or procedures for diagnosis and management of genetic disorders.O*NET Task ID 16822 | 0.5 |
Evaluate, diagnose, or treat genetic diseases.O*NET Task ID 16823 | 0.5 |
Collaborate with biologists and other professionals to conduct appropriate genetic and biochemical analyses.O*NET Task ID 16826 | 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