Epidemiologen

Lebens-, Physik- und Sozialwissenschaften

KI-Exposition

  • Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08

    Hoch· relativ

    NiedrigVier relative BänderSehr hoch

    Wert auf Berufsgruppenebene

    Skala, Bezugsmenge und Quelle

    Vier relative Bänder (Niedrig / Mittel / Hoch / Sehr hoch)

    831 detaillierte Berufe in der BLS-Beschäftigungsprojektionstabelle. Der Wert wird je Code der National Employment Matrix (NEM) vergeben, daher erhalten Berufe mit demselben NEM-Code dasselbe Band

    Quelldatensatz (XLSX-Download)

  • Datenquelle: AnthropicVeröffentlicht: 2026-03

    0.000

    0.000Spannweite der hier geführten Werte0.745
    Skala, Bezugsmenge und Quelle

    Index der beobachteten Exposition, 0–1 wie veröffentlicht

    Auf O*NET-Aufgaben abgebildet

    Quelldatensatz

  • Datenquelle: ILOVeröffentlicht: 2025

    0.40

    0.09Spannweite der hier geführten Werte0.70

    Wert auf Berufsgruppenebene

    Skala, Bezugsmenge und Quelle

    Index der Exposition gegenüber generativer KI, 0–1 wie veröffentlicht

    ISCO-08-Berufsgattung — alle Berufe mit demselben Code erhalten diesen Wert

    Von dieser Website berechnet, nicht von der IAO veröffentlicht: Von den 1.012 Berufen, die diese Website mit dem IAO-Datensatz verknüpft, erreichen oder übertreffen 39% diesen Wert.

    Quelldatensatz

Welche Art von Wert diese Quelle veröffentlicht

Die Kategorie von BLS ist ein relativer Rang und kein absolutes Niveau, und sie ist keine eigene Messung: Sie fasst die Perzentilränge des Berufs aus mehreren veröffentlichten Studien in vier Bänder zusammen. Sie ist weder eine Beschäftigungs- oder Lohnprognose noch eine Einführungswahrscheinlichkeit und unterscheidet nicht zwischen Automatisierung und Augmentierung.

Task-level exposure

Nur exponierte Aufgaben

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
Oversee public health programs, including statistical analysis, health care planning, surveillance systems, and public health improvement.

O*NET Task ID 5421

0.5
Investigate diseases or parasites to determine cause and risk factors, progress, life cycle, or mode of transmission.

O*NET Task ID 5422

0.5
Plan and direct studies to investigate human or animal disease, preventive methods, and treatments for disease.

O*NET Task ID 5423

0.5
Plan, administer and evaluate health safety standards and programs to improve public health, conferring with health department, industry personnel, physicians, and others.

O*NET Task ID 5424

0.5
Provide expertise in the design, management and evaluation of study protocols and health status questionnaires, sample selection, and analysis.

O*NET Task ID 5425

0.5
Conduct research to develop methodologies, instrumentation, and procedures for medical application, analyzing data and presenting findings.

O*NET Task ID 5426

0.5
Consult with and advise physicians, educators, researchers, government health officials and others regarding medical applications of sciences, such as physics, biology, and chemistry.

O*NET Task ID 5427

0.5
Identify and analyze public health issues related to foodborne parasitic diseases and their impact on public policies, scientific studies, or surveys.

O*NET Task ID 5429

0.5
Teach principles of medicine and medical and laboratory procedures to physicians, residents, students, and technicians.

O*NET Task ID 5430

0.5
Standardize drug dosages, methods of immunization, and procedures for manufacture of drugs and medicinal compounds.

O*NET Task ID 5431

0.5
Supervise professional, technical, and clerical personnel.

O*NET Task ID 5428

0.0
Prepare and analyze samples to study effects of drugs, gases, pesticides, or microorganisms on cell structure and tissue.

O*NET Task ID 5432

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

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