सिविल इंजीनियर

जीवन, भौतिक और सामाजिक विज्ञान

AI एक्सपोजर

  • डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: 2026-08

    उच्च· 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

    0.008

    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

    0.30

    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 67% 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

केवल एक्सपोज़र वाले कार्य

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 or present public reports on topics such as bid proposals, deeds, environmental impact statements, or property and right-of-way descriptions.

O*NET Task ID 152

1.0
Compute load and grade requirements, water flow rates, or material stress factors to determine design specifications.

O*NET Task ID 147

0.5
Direct or participate in surveying to lay out installations or establish reference points, grades, or elevations to guide construction.

O*NET Task ID 150

0.5
Estimate quantities and cost of materials, equipment, or labor to determine project feasibility.

O*NET Task ID 151

0.5
Conduct studies of traffic patterns or environmental conditions to identify engineering problems and assess potential project impact.

O*NET Task ID 155

0.5
Analyze manufacturing processes or byproducts to identify engineering solutions to minimize the output of carbon or other pollutants.

O*NET Task ID 19606

0.5
Design energy-efficient or environmentally sound civil structures.

O*NET Task ID 19607

0.5
Design or engineer systems to efficiently dispose of chemical, biological, or other toxic wastes.

O*NET Task ID 19608

0.5
Develop or implement engineering solutions to clean up industrial accidents or other contaminated sites.

O*NET Task ID 19609

0.5
Direct engineering activities, ensuring compliance with environmental, safety, or other governmental regulations.

O*NET Task ID 19610

0.5
Inspect project sites to monitor progress and ensure conformance to design specifications and safety or sanitation standards.

O*NET Task ID 148

0.0
Test soils or materials to determine the adequacy and strength of foundations, concrete, asphalt, or steel.

O*NET Task ID 153

0.0
Manage and direct the construction, operations, or maintenance activities at project site.

O*NET Task ID 20490

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

व्यावसायिक जानकारी