सामग्री वैज्ञानिक
संयुक्त राज्य अमेरिका · BLS रोजगार अनुमान 2024–34 (SOC 19-2032 व्यवसाय समूह के आंकड़े)
प्रकाशित शोध में AI एक्सपोजर
नीचे दिए आंकड़े बाहरी डेटासेट से बिना बदलाव के लिए गए हैं। जहाँ कोई डेटासेट इस व्यवसाय को शामिल नहीं करता, वहाँ मान शून्य के बजाय — दिखाया जाता है।
डेटा प्रदाता: OpenAI · "GPTs are GPTs"
समय आधार: 2023 का आधारसैद्धांतिक अनुमान
GPT-4 पीढ़ी की क्षमता के आधार पर आँका गया।
- मानव मूल्यांकनकर्ता आधार
- 51.7%
- GPT-4 मूल्यांकन आधार
- 48.3%
β = प्रत्यक्ष एक्सपोजर (E1) + 0.5 × उपकरण उपलब्ध होने पर एक्सपोजर (E2), स्रोत रिपॉजिटरी की परिभाषा के अनुसार।
16 मूल्यांकित कार्य · β ≥ 0.5 वाले 13 कार्य (81.3%)
- संस्करण:
- gh-main-0471612
- लाइसेंस:
- MIT License · Copyright (c) 2024 OpenAI
डेटा प्रदाता: Anthropic Economic Index
समय आधार: 2026-03-05 को प्रकाशितमिश्रित सूचकांक
- प्रेक्षित एक्सपोजर
- 18.4%
मापे गए Claude उपयोग से भारित सैद्धांतिक एक्सपोजर सूचकांक, मूल रिपोर्ट की परिभाषा के अनुसार।
14 कार्य · 2 में उपयोग प्रेक्षित · औसत 12.7%
Data: Anthropic Economic Index — labor_market_impacts, CC-BY, https://huggingface.co/datasets/Anthropic/EconomicIndex
AI Changing Work uses Anthropic Economic Index data under CC-BY; Anthropic does not endorse or sponsor this site or its analyses.
- संस्करण:
- hf-lmi-2026-03
- लाइसेंस:
- CC BY 4.0
- प्रेक्षण अवधि:
- — (इस रिलीज़ पर लागू नहीं)
- मॉडल:
- — (स्रोत में उल्लेख नहीं)
- परिभाषा का स्रोत:
- https://www.anthropic.com/research/labor-market-impacts
2023 का अनुमान बनाम 2026-03-05 को प्रकाशित प्रेक्षण-आधारित सूचकांक
एक कार्ड (GPTs are GPTs) 2023 का यह अनुमान है कि AI सैद्धांतिक रूप से क्या कर सकता है; दूसरा कार्ड (Anthropic Economic Index) वास्तविक उपयोग के प्रेक्षण से बना सूचकांक है, जो 2026-03-05 को प्रकाशित हुआ। यह तिथि प्रकाशन की है, प्रेक्षण की अवधि नहीं। दोनों अलग-अलग चीज़ें मापते हैं, इसलिए इन दोनों मानों को जोड़ा, औसत किया या आपस में श्रेष्ठ-निकृष्ट नहीं ठहराया जा सकता। पुराने मान को छिपाया नहीं गया है, उसे तुलना की आधाररेखा के रूप में रखा गया है।
सावधानी: Anthropic के मान — प्रेक्षित एक्सपोज़र और टास्क पेनिट्रेशन — अपने इनपुट में Eloundou के β को शामिल करते हैं। इसलिए दोनों पक्षों का मिलता-जुलता होना इस बात का प्रमाण नहीं है कि पहले का अनुमान सही निकला; ऐसा पढ़ना चक्रीय तर्क होगा।
Anthropic के मान Claude उपयोगकर्ताओं पर मापे गए हैं, जो न तो पूरी अर्थव्यवस्था हैं और न ही सभी कामगार।
O*NET कार्यों और व्यवसाय कोड की मैपिंग AI Changing Work ने की है। स्रोत आंकड़ों में स्वयं कोई बदलाव नहीं किया गया।
ये सूचकांक भविष्यवाणी नहीं हैं। कौन-सा सूचकांक किस समय का है, यह उसके कार्ड के बैज पर दर्ज है।
कार्य विश्लेषण
- कम्प्यूटेशनल मॉडल का उपयोग करके सामग्री गुणों का अनुकरण
- प्रयोगात्मक डेटा का विश्लेषण और शोध निष्कर्षों का प्रकाशन
- प्रयोगशाला प्रयोग और सामग्री परीक्षण करना
- वैज्ञानिक साहित्य की समीक्षा और पूर्व अनुसंधान का संश्लेषण
इस व्यवसाय के बारे में
यदि आप सामग्री वैज्ञानिक हैं, तो AI आपके पेशे को बदल रहा है। ऑटोमेशन जोखिम 32/100, एक्सपोज़र 44% के साथ यह भूमिका मध्यम परिवर्तन का सामना कर रही है। सबसे प्रभावित क्षेत्र: कम्प्यूटेशनल मॉडल का उपयोग करके सामग्री गुणों का अनुकरण (68% ऑटोमेशन)। BLS 2034 तक 6% वृद्धि का अनुमान लगाता है। AI-संचालित कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग नई सामग्री खोज को बदल रहा है, लेकिन प्रयोगशाला प्रयोग और रचनात्मक डिज़ाइन मानव योगदान बने हुए हैं।
ISCO-08 वर्गीकरण
खनन अभियंता, धातुकर्मी और संबंधित व्यावसायिक विशेषज्ञ
स्वयं अनूदित — यह आधिकारिक ISCO शब्दावली नहीं है (ILO द्वारा समीक्षित नहीं)।
अप्रत्यक्ष मानचित्रण — यह व्यवसाय नियम-आधारित फ़ॉलबैक द्वारा ISCO इकाई समूह से जुड़ा है।
परिभाषा
ILO मूल पाठ (अंग्रेज़ी)
Mining engineers, metallurgists and related professionals conduct research on, design, develop and maintain commercial-scale methods of extracting metals from their ores, or minerals, water, oil or gas from the earth, and of developing new alloys, ceramic and other materials, or study and advise on mining or metallurgical aspects of particular materials, products or processes.
परिभाषा का स्रोत
स्रोत: International Labour Organization (ILO) — ISCO-08 Structure
लाइसेंस: ILO CC BY 4.0
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
Anthropic Economic Index के अनुसार प्रेक्षित एक्सपोजर 18.4% है। OpenAI "GPTs are GPTs" रूब्रिक में मानव मूल्यांकनकर्ताओं के आधार पर व्यवसाय-स्तरीय β 51.7% है। दोनों आंकड़े प्रकाशित शोध से बिना किसी बदलाव के लिए गए हैं।
ये दो प्रकाशित डेटासेट से आते हैं: Anthropic Economic Index (labor_market_impacts, CC BY 4.0) और OpenAI "GPTs are GPTs" एक्सपोजर रूब्रिक (MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI)। AI Changing Work इन्हें केवल O*NET व्यवसाय और कार्य कोड से मैप करता है और अपने कोई एक्सपोजर स्कोर की गणना नहीं करता। AI Changing Work uses Anthropic Economic Index data under CC-BY; Anthropic does not endorse or sponsor this site or its analyses.
नहीं। ये उस समय मापे गए एक्सपोजर का आकलन हैं जब प्रत्येक स्रोत डेटासेट प्रकाशित हुआ था। AI Changing Work इस व्यवसाय के लिए भविष्य के स्वचालन या नौकरी विस्थापन का कोई पूर्वानुमान प्रकाशित नहीं करता।
इस व्यवसाय से जुड़े हालिया बदलाव
मार्च 2026: Materials science AI impact evergreen blog post publish हुआ: 44% exposure, 32% risk, laboratory experimentation irreducibly human बनी हुई।
[स्रोत: AI Changing Work Blog]