Umfrageforscher

Lebens-, Physik- und Sozialwissenschaften

KI-Exposition

  • Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08

    Sehr 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

    0.432

    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

    0.56

    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 8% 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

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
Review, classify, and record survey data in preparation for computer analysis.

O*NET Task ID 7548

1.0
Produce documentation of the questionnaire development process, data collection methods, sampling designs, and decisions related to sample statistical weighting.

O*NET Task ID 7554

1.0
Write training manuals to be used by survey interviewers.

O*NET Task ID 7559

1.0
Write proposals to win new projects.

O*NET Task ID 21107

1.0
Prepare and present summaries and analyses of survey data, including tables, graphs, and fact sheets that describe survey techniques and results.

O*NET Task ID 7545

0.5
Consult with clients to identify survey needs and specific requirements, such as special samples.

O*NET Task ID 7546

0.5
Analyze data from surveys, old records, or case studies, using statistical software.

O*NET Task ID 7547

0.5
Conduct research to gather information about survey topics.

O*NET Task ID 7549

0.5
Conduct surveys and collect data, using methods such as interviews, questionnaires, focus groups, market analysis surveys, public opinion polls, literature reviews, and file reviews.

O*NET Task ID 7550

0.5
Collaborate with other researchers in the planning, implementation, and evaluation of surveys.

O*NET Task ID 7551

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

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