مشغلو محطات الموانئ

النقل وتحريك المواد

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

    0.26

    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 76%.

    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
Prepare work orders for repair, maintenance, or changes in traffic systems.

O*NET Task ID 8634

1.0
Gather and compile data from hand count sheets, machine count tapes, or radar speed checks and code data for computer input.

O*NET Task ID 8640

1.0
Compute time settings for traffic signals or speed restrictions, using standard formulas.

O*NET Task ID 8647

1.0
Prepare drawings of proposed signal installations or other control devices, using drafting instruments or computer-automated drafting equipment.

O*NET Task ID 8631

0.5
Plan, design, and improve components of traffic control systems to accommodate current or projected traffic and to increase usability and efficiency.

O*NET Task ID 8632

0.5
Analyze data related to traffic flow, accident rates, or proposed development to determine the most efficient methods to expedite traffic flow.

O*NET Task ID 8633

0.5
Study factors affecting traffic conditions, such as lighting or sign and marking visibility, to assess their effectiveness.

O*NET Task ID 8635

0.5
Lay out pavement markings for striping crews.

O*NET Task ID 8637

0.5
Operate counters and record data to assess the volume, type, and movement of vehicular or pedestrian traffic at specified times.

O*NET Task ID 8638

0.5
Provide technical supervision regarding traffic control devices to other traffic technicians or laborers.

O*NET Task ID 8639

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