مؤلفو الموسيقى
الفنون والتصميم والترفيه والإعلامالتعرّض 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
0.28
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 73%.
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 |
|---|---|
Study scores to learn the music in detail, and to develop interpretations.O*NET Task ID 22546 | 1.0 |
Apply elements of music theory to create musical and tonal structures, including harmonies and melodies.O*NET Task ID 22547 | 1.0 |
Determine voices, instruments, harmonic structures, rhythms, tempos, and tone balances required to achieve the effects desired in a musical composition.O*NET Task ID 22549 | 1.0 |
Transcribe ideas for musical compositions into musical notation, using instruments, pen and paper, or computers.O*NET Task ID 22551 | 1.0 |
Write musical scores for orchestras, bands, choral groups, or individual instrumentalists or vocalists, using knowledge of music theory and of instrumental and vocal capabilities.O*NET Task ID 22554 | 1.0 |
Fill in details of orchestral sketches, such as adding vocal parts to scores.O*NET Task ID 22559 | 1.0 |
Explore and develop musical ideas based on sources such as imagination or sounds in the environment.O*NET Task ID 22560 | 1.0 |
Write music for commercial mediums, including advertising jingles or film soundtracks.O*NET Task ID 22561 | 1.0 |
Transpose music from one voice or instrument to another to accommodate particular musicians.O*NET Task ID 22562 | 1.0 |
Rewrite original musical scores in different musical styles by changing rhythms, harmonies, or tempos.O*NET Task ID 22563 | 1.0 |
Use gestures to shape the music being played, communicating desired tempo, phrasing, tone, color, pitch, volume, and other performance aspects.O*NET Task ID 22544 | 0.0 |
Audition and select performers for musical presentations.O*NET Task ID 22552 | 0.0 |
Meet with soloists and concertmasters to discuss and prepare for performances.O*NET Task ID 22558 | 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