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कला, डिज़ाइन, मनोरंजन और मीडियाAI 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
0.18
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 90% 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
19 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % |
|---|---|
Write makeup sheets and take photos in order to document specific looks and the products that were used to achieve the looks.39-5091 | 0.002958.0 |
Provide performers with makeup removal assistance after performances have been completed.39-5091 | 0.002142.0 |
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 |
|---|---|
Study production information, such as character descriptions, period settings, and situations, to determine makeup requirements.O*NET Task ID 14814 | 1.0 |
Duplicate work precisely to replicate characters' appearances on a daily basis.O*NET Task ID 14798 | 0.5 |
Establish budgets, and work within budgetary limits.O*NET Task ID 14799 | 0.5 |
Apply makeup to enhance or alter the appearance of people appearing in productions such as movies.O*NET Task ID 14800 | 0.5 |
Alter or maintain makeup during productions as necessary to compensate for lighting changes or to achieve continuity of effect.O*NET Task ID 14801 | 0.5 |
Analyze a script, noting events that affect each character's appearance, so that plans can be made for each scene.O*NET Task ID 14805 | 0.5 |
Write makeup sheets and take photos to document specific looks and the products used to achieve the looks.O*NET Task ID 14807 | 0.5 |
Examine sketches, photographs, and plaster models to obtain desired character image depiction.O*NET Task ID 14808 | 0.5 |
Attach prostheses to performers and apply makeup to create special features or effects, such as scars, aging, or illness.O*NET Task ID 14809 | 0.5 |
Evaluate environmental characteristics, such as venue size and lighting plans, to determine makeup requirements.O*NET Task ID 14810 | 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