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AI एक्सपोजर

  • डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: 2026-08

    मध्यम· सापेक्ष

    कमचार सापेक्ष श्रेणियाँबहुत उच्च

    व्यवसाय-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

    स्रोत डेटासेट (XLSX फ़ाइल डाउनलोड)

  • डेटा स्रोत: Anthropicप्रकाशन: 2026-03

    0.000

    0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745
    मापक्रम, आधार और स्रोत

    प्रेक्षित एक्सपोजर सूचकांक, प्रकाशित रूप में 0–1

    O*NET कार्यों पर मैप किया गया

    स्रोत डेटासेट

  • डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025

    0.35

    0.09यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.70

    व्यवसाय-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 61% इस मान के बराबर या उससे अधिक हैं।

    स्रोत डेटासेट

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

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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
Keep logs of recordings.

O*NET Task ID 7730

1.0
Confer with producers, performers, and others to determine and achieve the desired sound for a production, such as a musical recording or a film.

O*NET Task ID 7720

0.5
Regulate volume level and sound quality during recording sessions, using control consoles.

O*NET Task ID 7722

0.5
Mix and edit voices, music, and taped sound effects for live performances and for prerecorded events, using sound mixing boards.

O*NET Task ID 7725

0.5
Synchronize and equalize prerecorded dialogue, music, and sound effects with visual action of motion pictures or television productions, using control consoles.

O*NET Task ID 7726

0.5
Record speech, music, and other sounds on recording media, using recording equipment.

O*NET Task ID 7727

0.5
Reproduce and duplicate sound recordings from original recording media, using sound editing and duplication equipment.

O*NET Task ID 7728

0.5
Separate instruments, vocals, and other sounds, and combine sounds during the mixing or postproduction stage.

O*NET Task ID 7729

0.5
Create musical instrument digital interface programs for music projects, commercials, or film postproduction.

O*NET Task ID 7731

0.5
Convert video and audio recordings into digital formats for editing or archiving.

O*NET Task ID 18661

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

व्यावसायिक जानकारी