اخصائيو عمليات الاستخبارات
خدمات الحمايةالتعرّض للذكاء الاصطناعي
- مصدر البيانات: BLSتاريخ النشر: 2026-08
مرتفع· 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
0.037
0.000نطاق القيم المعروضة هنا0.745المقياس والأساس والمصدر
- مصدر البيانات: ILOتاريخ النشر: 2025
0.23
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 80%.
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
المهام ذات التعرض فقطValues 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 |
|---|---|
Design, use, or maintain databases and software applications, such as geographic information systems (GIS) mapping and artificial intelligence tools.O*NET Task ID 17544 | 1.0 |
Study communication code languages or foreign languages to translate intelligence.O*NET Task ID 17559 | 1.0 |
Predict future gang, organized crime, or terrorist activity, using analyses of intelligence data.O*NET Task ID 17542 | 0.5 |
Study activities relating to narcotics, money laundering, gangs, auto theft rings, terrorism, or other national security threats.O*NET Task ID 17543 | 0.5 |
Establish criminal profiles to aid in connecting criminal organizations with their members.O*NET Task ID 17545 | 0.5 |
Evaluate records of communications, such as telephone calls, to plot activity and determine the size and location of criminal groups and members.O*NET Task ID 17546 | 0.5 |
Gather and evaluate information, using tools such as aerial photographs, radar equipment, or sensitive radio equipment.O*NET Task ID 17547 | 0.5 |
Gather intelligence information by field observation, confidential information sources, or public records.O*NET Task ID 17548 | 0.5 |
Gather, analyze, correlate, or evaluate information from a variety of resources, such as law enforcement databases.O*NET Task ID 17549 | 0.5 |
Link or chart suspects to criminal organizations or events to determine activities and interrelationships.O*NET Task ID 17550 | 0.5 |
Interview, interrogate, or interact with witnesses or crime suspects to collect human intelligence.O*NET Task ID 17558 | 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