कानूनी मध्यस्थ
कानूनीAI एक्सपोजर
- डेटा स्रोत: BLSप्रकाशन: 2026-08
बहुत उच्च· 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
0.243
0.000यहाँ दिए गए मानों की सीमा0.745मापक्रम, आधार और स्रोत
- डेटा स्रोत: ILOप्रकाशन: 2025
0.37
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 53% 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
14 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Prepare written opinions or decisions regarding cases.23-1022 | 0.054255.6 | —0 |
Use mediation techniques to facilitate communication between disputants, to further parties' understanding of different perspectives, and to guide parties toward mutual agreement.23-1022 | 0.023424.0 | 0.004939.7 |
Research laws, regulations, policies, or precedent decisions to prepare for hearings.23-1022 | 0.00818.3 | 0.003124.8 |
Apply relevant laws, regulations, policies, or precedents to reach conclusions.23-1022 | 0.00596.1 | 0.002419.0 |
Confer with disputants to clarify issues, identify underlying concerns, and develop an understanding of their respective needs and interests.23-1022 | 0.00596.1 | —0 |
Evaluate information from documents such as claim applications, birth or death certificates, or physician or employer records. | —0 | 0.002116.5 |
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 |
|---|---|
Organize or deliver public presentations about mediation to organizations, such as community agencies or schools.O*NET Task ID 12997 | 1.0 |
Prepare written opinions or decisions regarding cases.O*NET Task ID 12999 | 1.0 |
Confer with disputants to clarify issues, identify underlying concerns, and develop an understanding of their respective needs and interests.O*NET Task ID 12993 | 0.5 |
Use mediation techniques to facilitate communication between disputants, to further parties' understanding of different perspectives, and to guide parties toward mutual agreement.O*NET Task ID 12994 | 0.5 |
Set up appointments for parties to meet for mediation.O*NET Task ID 12995 | 0.5 |
Prepare settlement agreements for disputants to sign.O*NET Task ID 12996 | 0.5 |
Rule on exceptions, motions, or admissibility of evidence.O*NET Task ID 13001 | 0.5 |
Evaluate information from documents, such as claim applications, birth or death certificates, or physician or employer records.O*NET Task ID 13003 | 0.5 |
Interview claimants, agents, or witnesses to obtain information about disputed issues.O*NET Task ID 13004 | 0.5 |
Research laws, regulations, policies, or precedent decisions to prepare for hearings.O*NET Task ID 13005 | 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