বেসরকারি গোয়েন্দা ও তদন্তকারী

সুরক্ষা সেবা

AI এক্সপোজার

  • ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: 2026-08

    উচ্চ· আপেক্ষিক

    কমচারটি আপেক্ষিক স্তরঅত্যন্ত উচ্চ

    পেশা-গোষ্ঠী পর্যায়ের মান

    স্কেল, ভিত্তি ও উৎস

    চারটি আপেক্ষিক স্তর (কম / মাঝারি / উচ্চ / অত্যন্ত উচ্চ)

    BLS কর্মসংস্থান পূর্বাভাস সারণির 831টি বিস্তারিত পেশার ভিত্তিতে। মান NEM (ন্যাশনাল এমপ্লয়মেন্ট ম্যাট্রিক্স) কোড অনুযায়ী দেওয়া হয়, তাই একই NEM কোডের পেশাগুলি একই ব্যান্ড পায়

    উৎস ডেটাসেট (XLSX ফাইল ডাউনলোড)

  • ডেটার উৎস: Anthropicপ্রকাশকাল: 2026-03

    0.000

    0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745
    স্কেল, ভিত্তি ও উৎস

    পর্যবেক্ষিত এক্সপোজার সূচক, প্রকাশিত রূপে 0–1

    O*NET টাস্কে ম্যাপ করা

    উৎস ডেটাসেট

  • ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: 2025

    0.39

    0.09এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.70

    পেশা-গোষ্ঠী পর্যায়ের মান

    স্কেল, ভিত্তি ও উৎস

    জেনারেটিভ AI এক্সপোজার সূচক, প্রকাশিত রূপে 0–1

    ISCO-08 ইউনিট গ্রুপ — একই কোডের সব পেশা এই মানই পায়

    এটি এই সাইটের হিসাব, ILO-এর প্রকাশিত সংখ্যা নয়: এই সাইট ILO ডেটাসেটের সঙ্গে যুক্ত করা ১,০১২টি পেশার মধ্যে 44% এই মানের সমান বা তার বেশি।

    উৎস ডেটাসেট

এই উৎস কী ধরনের মান প্রকাশ করে

BLS-এর শ্রেণিবিভাগ একটি আপেক্ষিক র্যাঙ্ক, পরম মাত্রা নয়, এবং এটি সরাসরি পরিমাপও নয়: এটি কয়েকটি প্রকাশিত গবেষণায় পাওয়া পেশার পার্সেন্টাইল র্যাঙ্কগুলিকে চারটি স্তরে ভাগ করে। এটি কর্মসংস্থান বা মজুরির পূর্বাভাস নয়, গ্রহণের সম্ভাবনাও নয়, এবং এটি স্বয়ংক্রিয়তা ও সম্প্রসারণের মধ্যে পার্থক্য করে না।

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 reports or case summaries to document investigations.

O*NET Task ID 13095

1.0
Search computer databases, credit reports, public records, tax or legal filings, or other resources to locate persons or to compile information for investigations.

O*NET Task ID 13096

0.5
Obtain and analyze information on suspects, crimes, or disturbances to solve cases, to identify criminal activity, or to gather information for court cases.

O*NET Task ID 13097

0.5
Conduct private investigations on a paid basis.

O*NET Task ID 13099

0.5
Question persons to obtain evidence for cases of divorce, child custody, or missing persons or information about individuals' character or financial status.

O*NET Task ID 13101

0.5
Observe and document activities of individuals to detect unlawful acts or to obtain evidence for cases, using binoculars and still or video cameras.

O*NET Task ID 13102

0.5
Alert appropriate personnel to suspects' locations.

O*NET Task ID 13103

0.5
Investigate companies' financial standings, or locate funds stolen by embezzlers, using accounting skills.

O*NET Task ID 13105

0.5
Expose fraudulent insurance claims or stolen funds.

O*NET Task ID 13106

0.5
Count cash and review transactions, sales checks, or register tapes to verify amounts or to identify shortages.

O*NET Task ID 13109

0.5
Testify at hearings or court trials to present evidence.

O*NET Task ID 13100

0.0
Perform undercover operations, such as evaluating the performance or honesty of employees by posing as customers or employees.

O*NET Task ID 13104

0.0
Confer with establishment officials, security departments, police, or postal officials to identify problems, provide information, or receive instructions.

O*NET Task ID 13107

0.0
Apprehend suspects and release them to law enforcement authorities or security personnel.

O*NET Task ID 13108

0.0
Warn troublemakers causing problems on establishment premises and eject them from premises when necessary.

O*NET Task ID 13110

0.0
Monitor industrial or commercial properties to enforce conformance to establishment rules and to protect people or property.

O*NET Task ID 13111

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

পেশাগত তথ্য