हवाई अड्डा सुरक्षा स्क्रीनर
सुरक्षा सेवाAI एक्सपोजर
- डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: 2026-08
मध्यम· सापेक्ष
कमचार सापेक्ष श्रेणियाँबहुत उच्चव्यवसाय-समूह स्तर का मान
मापक्रम, आधार और स्रोत
चार सापेक्ष बैंड (कम / मध्यम / उच्च / बहुत उच्च)
BLS रोज़गार पूर्वानुमान तालिका के 831 विस्तृत व्यवसायों के आधार पर। मान NEM (नेशनल एम्प्लॉयमेंट मैट्रिक्स) कोड के स्तर पर दिया जाता है, इसलिए एक ही NEM कोड वाले व्यवसायों को वही बैंड मिलता है
- डेटा स्रोत: Anthropicप्रकाशन: 2026-03
0.000
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.20
0.09यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.70व्यवसाय-समूह स्तर का मान
मापक्रम, आधार और स्रोत
जेनरेटिव AI एक्सपोजर सूचकांक, प्रकाशित रूप में 0–1
ISCO-08 यूनिट समूह — समान कोड वाले सभी व्यवसायों को यही मान मिलता है
यह इस साइट की गणना है, ILO द्वारा प्रकाशित आँकड़ा नहीं: इस साइट द्वारा ILO डेटासेट से जोड़े गए 1,012 व्यवसायों में से 86% इस मान के बराबर या उससे अधिक हैं।
यह स्रोत किस प्रकार का आँकड़ा प्रकाशित करता है
BLS की श्रेणी सापेक्ष रैंक है, निरपेक्ष स्तर नहीं, और यह प्रथम-हस्त माप भी नहीं है: यह कई प्रकाशित अध्ययनों में व्यवसाय की पर्सेंटाइल रैंकों को चार बैंडों में बांटती है। यह रोज़गार या वेतन का पूर्वानुमान नहीं है, न अपनाए जाने की संभावना, और यह स्वचालन और संवर्धन में अंतर नहीं करती।
Task-level exposure
24 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Provide directions and respond to passenger inquiries.33-9093 | 0.0049100.0 | 0.002246.7 |
Decide whether baggage that triggers alarms should be searched or should be allowed to pass through. | —0 | 0.002553.3 |
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 |
|---|---|
Check passengers' tickets to ensure that they are valid, and to determine whether passengers have designations that require special handling, such as providing photo identification.O*NET Task ID 15332 | 0.5 |
Contact leads or supervisors to discuss objects of concern that are not on prohibited object lists.O*NET Task ID 15335 | 0.5 |
Decide whether baggage that triggers alarms should be searched or should be allowed to pass through.O*NET Task ID 15337 | 0.5 |
Inform other screeners when baggage should not be opened because it might contain explosives.O*NET Task ID 15339 | 0.5 |
Inspect carry-on items, using x-ray viewing equipment, to determine whether items contain objects that warrant further investigation.O*NET Task ID 15341 | 0.5 |
Inspect checked baggage for signs of tampering.O*NET Task ID 15342 | 0.5 |
Locate suspicious bags pictured in printouts sent from remote monitoring areas, and set these bags aside for inspection.O*NET Task ID 15343 | 0.5 |
Monitor passenger flow through screening checkpoints to ensure order and efficiency.O*NET Task ID 15344 | 0.5 |
Record information about any baggage that sets off alarms in monitoring equipment.O*NET Task ID 15347 | 0.5 |
Test baggage for any explosive materials, using equipment such as explosive detection machines or chemical swab systems.O*NET Task ID 15350 | 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