Kernphysiker
Lebens-, Physik- und SozialwissenschaftenKI-Exposition
- Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08
Sehr hoch· relativ
NiedrigVier relative BänderSehr hochWert 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
- Datenquelle: AnthropicVeröffentlicht: 2026-03
0.273
0.000Spannweite der hier geführten Werte0.745Skala, Bezugsmenge und Quelle
Index der beobachteten Exposition, 0–1 wie veröffentlicht
Auf O*NET-Aufgaben abgebildet
- Datenquelle: ILOVeröffentlicht: 2025
0.38
0.09Spannweite der hier geführten Werte0.70Wert 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 48% diesen Wert.
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
13 ausgeblendete Aufgaben anzeigen| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Perform complex calculations as part of the analysis and evaluation of data, using computers.19-2012 | 0.019752.8 |
Design computer simulations to model physical data so that it can be better understood.19-2012 | 0.017647.2 |
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 |
|---|---|
Perform complex calculations as part of the analysis and evaluation of data, using computers.O*NET Task ID 10903 | 1.0 |
Describe and express observations and conclusions in mathematical terms.O*NET Task ID 10904 | 1.0 |
Report experimental results by writing papers for scientific journals or by presenting information at scientific conferences.O*NET Task ID 10906 | 1.0 |
Design computer simulations to model physical data so that it can be better understood.O*NET Task ID 10907 | 1.0 |
Develop theories and laws on the basis of observation and experiments, and apply these theories and laws to problems in areas such as nuclear energy, optics, and aerospace technology.O*NET Task ID 10911 | 1.0 |
Develop manufacturing, assembly, and fabrication processes of lasers, masers, infrared, and other light-emitting and light-sensitive devices.O*NET Task ID 10913 | 1.0 |
Write research proposals to receive funding.O*NET Task ID 21174 | 1.0 |
Analyze data from research conducted to detect and measure physical phenomena.O*NET Task ID 10905 | 0.5 |
Collaborate with other scientists in the design, development, and testing of experimental, industrial, or medical equipment, instrumentation, and procedures.O*NET Task ID 10908 | 0.5 |
Teach physics to students.O*NET Task ID 10912 | 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