Transitpolizei

Schutzdienste

KI-Exposition

  • Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08

    Mittel· 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

    0.14

    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 95% 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
Prepare reports documenting investigation activities and results.

O*NET Task ID 9478

1.0
Examine credentials of unauthorized persons attempting to enter secured areas.

O*NET Task ID 9476

0.5
Investigate or direct investigations of freight theft, suspicious damage or loss of passengers' valuables, or other crimes on railroad property.

O*NET Task ID 9479

0.5
Interview neighbors, associates, or former employers of job applicants to verify personal references or to obtain work history data.

O*NET Task ID 9482

0.5
Record and verify seal numbers from boxcars containing frequently pilfered items, such as cigarettes or liquor, to detect tampering.

O*NET Task ID 9483

0.5
Plan or implement special safety or preventive programs, such as fire or accident prevention.

O*NET Task ID 9484

0.5
Patrol railroad yards, cars, stations, or other facilities to protect company property or shipments and to maintain order.

O*NET Task ID 9475

0.0
Apprehend or remove trespassers or thieves from railroad property or coordinate with law enforcement agencies in apprehensions and removals.

O*NET Task ID 9477

0.0
Direct security activities at derailments, fires, floods, or strikes involving railroad property.

O*NET Task ID 9480

0.0
Direct or coordinate the daily activities or training of security staff.

O*NET Task ID 9481

0.0
Seal empty boxcars by twisting nails in door hasps, using nail twisters.

O*NET Task ID 9485

0.0
Monitor transit areas and conduct security checks to protect railroad properties, patrons, and employees.

O*NET Task ID 21002

0.0
Enforce traffic laws regarding the transit system and reprimand individuals who violate them.

O*NET Task ID 21003

0.0
Provide training to the public or law enforcement personnel in railroad safety or security.

O*NET Task ID 21004

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

Berufsinformationen