도박 및 스포츠북 작성자
비즈니스 및 재무AI 노출도
- 데이터 출처: BLS발행 시점: 2026-08
높음· 상대
낮음4단계 상대 범주매우 높음직업군 단위 값
척도 · 모수 · 출처
4단계 상대 범주 (낮음 / 보통 / 높음 / 매우 높음)
BLS 고용전망 표의 세부직업 831개 기준. 값은 NEM(전국고용매트릭스) 코드 단위로 부여되므로, 같은 NEM 코드를 쓰는 직업은 같은 밴드를 받습니다
- 데이터 출처: Anthropic발행 시점: 2026-03
0.000
0.000여기 실린 값의 범위0.745척도 · 모수 · 출처
- 데이터 출처: ILO발행 시점: 2025
0.45
0.09여기 실린 값의 범위0.70직업군 단위 값
척도 · 모수 · 출처
생성형 AI 노출 지수, 발행된 그대로 0–1
ISCO-08 직업군 단위 — 같은 코드를 쓰는 직업은 모두 같은 값
본 사이트 산출이며 ILO가 발행한 수치가 아닙니다. 본 사이트가 ILO 데이터셋에 연결한 직업 1,012개 가운데 이 값 이상인 직업이 25%입니다.
이 원천이 어떤 종류의 값인가
BLS 범주는 절대 수준이 아니라 상대 순위이며, 1차 측정도 아닙니다. 여러 선행 연구가 매긴 직업별 백분위 순위를 4단계로 묶은 값입니다. 고용·임금 예측도, 도입 확률도 아니며 자동화와 증강을 구분하지 않습니다.
작업별 노출도
숨긴 작업 16개 보기이 탭의 값은 관측이 아니라 예측 라벨입니다. Eloundou et al.(2023)은 인간 평가자와 GPT-4 두 평가 기준을 공개했고, 이 표의 β는 그중 GPT-4 평가 기준 하나로만 유도한 값입니다 — 평가 기준이 다르면 같은 태스크라도 값이 달라질 수 있습니다. 다른 탭의 관측 비중(%)과는 단위도 의미도 다르니 같은 축에 놓고 비교하지 마세요.
| 작업 | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
게임 규칙이나 카지노 정책에 관한 질문에 답변한다.Answer questions about game rules or casino policies. O*NET 태스크 ID 8009 | 1.0 |
승자를 가리려고 하우스 패와 참가자 패를 비교한다.Compare the house hand with players' hands to determine the winner. O*NET 태스크 ID 8010 | 1.0 |
관리자에게 제출할 수금 보고서를 작성한다.Prepare collection reports for submission to supervisors. O*NET 태스크 ID 8013 | 1.0 |
번호가 매겨진 공을 무작위로 뽑는 게임 장비를 가동하고 당첨 번호와 색을 알린다.Start gaming equipment that randomly selects numbered balls and announce winning numbers and colors. O*NET 태스크 ID 8018 | 1.0 |
각 경주나 행사가 끝난 뒤 환전한 마권 수와 지급액을 기록한다.Record the number of tickets cashed and the amount paid out after each race or event. O*NET 태스크 ID 8019 | 1.0 |
딴 금액과 잃은 금액을 산출하고 검증하며, 상금을 지급하거나 손님이 상금을 받을 수 있도록 게임 출납원 같은 직원에게 손님을 안내한다.Compute and verify amounts won or lost, paying out winnings or referring patrons to workers, such as gaming cashiers, so that winnings can be collected. O*NET 태스크 ID 20596 | 0.5 |
β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = LLM에 직접 접근하는 것만으로 소요시간이 50% 이상 줄어드는 태스크, E2 = LLM 위에 별도 소프트웨어를 얹으면 50% 이상 줄어드는 태스크. 값은 0 / 0.5 / 1.0 세 단계뿐입니다.
데이터 출처·라이선스 — O*NET®, Eloundou et al. (2023): 상세 고지는 크레딧 및 출처 페이지 참조