শিরোনাম পরীক্ষক
আইনিAI এক্সপোজার
- ডেটার উৎস: BLSপ্রকাশকাল: 2026-08
উচ্চ· আপেক্ষিক
কমচারটি আপেক্ষিক স্তরঅত্যন্ত উচ্চপেশা-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
- ডেটার উৎস: Anthropicপ্রকাশকাল: 2026-03
0.022
0.000এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.745স্কেল, ভিত্তি ও উৎস
- ডেটার উৎস: ILOপ্রকাশকাল: 2025
0.39
0.09এখানে থাকা মানগুলোর পরিসর0.70পেশা-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।
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।
Task-level exposure
15টি লুকানো কাজ দেখুন| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Prepare real estate closing statements, using knowledge and expertise in real estate procedures.23-2093 | 0.010879.0 |
Summarize pertinent legal or insurance details, or sections of statutes or case law from reference books so that they can be used in examinations, or as proofs or ready reference.23-2093 | 0.002921.0 |
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 |
|---|---|
Read search requests to ascertain types of title evidence required and to obtain descriptions of properties and names of involved parties.O*NET Task ID 9232 | 1.0 |
Copy or summarize recorded documents, such as mortgages, trust deeds, and contracts, that affect property titles.O*NET Task ID 9233 | 1.0 |
Enter into record-keeping systems appropriate data needed to create new title records or to update existing ones.O*NET Task ID 9238 | 1.0 |
Prepare lists of all legal instruments applying to a specific piece of land and the buildings on it.O*NET Task ID 9230 | 0.5 |
Examine documentation such as mortgages, liens, judgments, easements, plat books, maps, contracts, and agreements to verify factors such as properties' legal descriptions, ownership, or restrictions.O*NET Task ID 9231 | 0.5 |
Examine individual titles to determine if restrictions, such as delinquent taxes, will affect titles and limit property use.O*NET Task ID 9234 | 0.5 |
Prepare reports describing any title encumbrances encountered during searching activities and outlining actions needed to clear titles.O*NET Task ID 9235 | 0.5 |
Verify accuracy and completeness of land-related documents accepted for registration, preparing rejection notices when documents are not acceptable.O*NET Task ID 9236 | 0.5 |
Direct activities of workers who search records and examine titles, assigning, scheduling, and evaluating work, and providing technical guidance as necessary.O*NET Task ID 9239 | 0.5 |
Obtain maps or drawings delineating properties from company title plants, county surveyors, or assessors' offices.O*NET Task ID 9240 | 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