संगीतकार और गायक
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
0.28
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 73% 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
18 छिपे कार्य दिखाएँ| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Compose original music such as popular songs, symphonies, or sonatas.27-2042 | 0.019231.6 | —0 |
Compose songs or create vocal arrangements.27-2042 | 0.017729.1 | —0 |
Interpret or modify music, applying knowledge of harmony, melody, rhythm, and voice production to individualize presentations and maintain audience interest.27-2042 | 0.007211.8 | —0 |
Seek out and learn new music suitable for live performance or recording.27-2042 | 0.006510.7 | —0 |
Research particular roles to find out more about a character, or the time and place in which a piece is set.27-2042 | 0.00599.7 | —0 |
Provide the musical background for live shows such as ballets, operas, musical theatre, and cabarets.27-2042 | 0.00264.3 | —0 |
Practice musical instrument performances, individually or in rehearsal with other musicians, to master individual pieces of music and to maintain and improve skills.27-2042 | 0.00172.8 | —0 |
Perform before live audiences, or in television, radio, or movie productions. | —0 | 0.010874.5 |
Play musical instruments as soloists, or as members or guest artists of musical groups such as orchestras, ensembles, or bands. | —0 | 0.002214.9 |
Perform before live audiences. | —0 | 0.001510.6 |
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 |
|---|---|
Interpret or modify music, applying knowledge of harmony, melody, rhythm, and voice production to individualize presentations and maintain audience interest.O*NET Task ID 22576 | 1.0 |
Memorize musical selections and routines, or sing following printed text, musical notation, or customer instructions.O*NET Task ID 22580 | 1.0 |
Play from memory or by following scores.O*NET Task ID 22583 | 1.0 |
Seek out and learn new music suitable for live performance or recording.O*NET Task ID 22589 | 1.0 |
Transpose music to alternate keys, or to fit individual styles or purposes.O*NET Task ID 22595 | 1.0 |
Compose songs or create vocal arrangements.O*NET Task ID 22597 | 1.0 |
Arrange and edit music to fit style and purpose.O*NET Task ID 22598 | 1.0 |
Improvise music during performances.O*NET Task ID 22599 | 1.0 |
Sing a cappella or with musical accompaniment.O*NET Task ID 22575 | 0.5 |
Teach music for specific instruments.O*NET Task ID 22586 | 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
व्यावसायिक जानकारी
इस व्यवसाय से जुड़े हालिया बदलाव
मार्च 2026: Musicians AI evergreen blog post publish। Automation risk 15%, live performance सिर्फ 3%।
[स्रोत: AI Changing Work Blog]