전산 언어학자
컴퓨터 및 수학AI 노출도
- 데이터 출처: BLS발행 시점: 2026-08
매우 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
0.461
0.000여기 실린 값의 범위0.745척도 · 모수 · 출처
- 데이터 출처: ILO발행 시점: 2025
0.49
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 21%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 30개 보기| 작업 | Claude.ai원천값 / 비중 % | API원천값 / 비중 % |
|---|---|---|
요청에 따라 데이터 세트에 알맞은 서식을 준비한다.Prepare appropriate formatting to data sets as requested. 15-2041 | 0.108615.7 | 0.362522.3 |
신뢰성이나 사용성 측면의 한계를 결정하도록 정보 출처를 평가한다.Evaluate sources of information to determine any limitations in terms of reliability or usability. 15-2041 | 0.100414.5 | 0.288217.7 |
정보를 정리하고 부정확한 부분이 있는지 확인하며 원자료를 조정하고 가중치를 매겨, 처리할 데이터를 준비한다.Prepare data for processing by organizing information, checking for any inaccuracies, and adjusting and weighting the raw data. 15-2041 | 0.087412.6 | 0.546633.6 |
현행 데이터베이스 기술과 모범 사례를 계속 파악하기 위해 기술 문헌을 읽고 보수 교육이나 전문 협회에 참여한다.Read technical literature and participate in continuing education or professional associations to maintain awareness of current database technology and best practices. 15-2041 | 0.03555.1 | 0.00230.1 |
연구 규약이나 보고서를 위해 상세한 분석 계획과 분석·결과 설명을 작성한다.Write detailed analysis plans and descriptions of analyses and findings for research protocols or reports. 15-2041 | 0.03424.9 | 0.02811.7 |
그래프·차트·표 형태의 정보를 포함해 통계 분석 결과를 보고한다.Report results of statistical analyses, including information in the form of graphs, charts, and tables. 15-2041 | 0.02894.2 | 0.02071.3 |
통계 분석 소프트웨어를 사용해 데이터를 분석하는 프로그램 코드를 작성한다.Write program code to analyze data using statistical analysis software. 15-2041 | 0.02824.1 | 0.05053.1 |
통계 모델링과 그래픽 분석에 사용할 소프트웨어 응용 프로그램이나 프로그래밍을 개발한다.Develop software applications or programming to use for statistical modeling and graphic analysis. 15-2041 | 0.02733.9 | 0.01480.9 |
실험 설계, 표본 추출 기법, 분석 방법을 개발하고 테스트한다.Develop and test experimental designs, sampling techniques, and analytical methods. 15-2041 | 0.02713.9 | 0.00660.4 |
컴퓨터를 사용해 통계 모델링과 그래픽 분석에 쓸 대량의 데이터를 처리한다.Process large amounts of data for statistical modeling and graphic analysis, using computers. 15-2041 | 0.02613.8 | 0.02301.4 |
이 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 |
|---|---|
요청에 따라 데이터 세트에 알맞은 서식을 준비한다.Prepare appropriate formatting to data sets as requested. O*NET 태스크 ID 16268 | 1.0 |
데이터 관리 프로그래밍의 기술 사양을 수립하고 요구를 정보기술 직원에게 전달한다.Develop technical specifications for data management programming and communicate needs to information technology staff. O*NET 태스크 ID 16270 | 1.0 |
다양한 연구 상황에 맞는 구체적인 소프트웨어 프로그램을 개발하거나 선정한다.Develop or select specific software programs for various research scenarios. O*NET 태스크 ID 16271 | 1.0 |
작업 지침서, 데이터 수집 지침, 표준 운영 절차를 작성한다.Write work instruction manuals, data capture guidelines, or standard operating procedures. O*NET 태스크 ID 16273 | 1.0 |
논리 검사를 설계하거나 테스트하는 일을 포함해 임상 데이터베이스를 설계하고 검증한다.Design and validate clinical databases, including designing or testing logic checks. O*NET 태스크 ID 16281 | 1.0 |
데이터를 접수·처리·추적하는 양식을 설계한다.Design forms for receiving, processing, or tracking data. O*NET 태스크 ID 16286 | 1.0 |
현행 데이터베이스 기술과 모범 사례를 계속 파악하기 위해 기술 문헌을 읽고 보수 교육이나 전문 협회에 참여한다.Read technical literature and participate in continuing education or professional associations to maintain awareness of current database technology and best practices. O*NET 태스크 ID 16266 | 0.5 |
마케팅·임상 모니터링·의학부 같은 기능 부문에 지원과 정보를 제공한다.Provide support and information to functional areas such as marketing, clinical monitoring, and medical affairs. O*NET 태스크 ID 16267 | 0.5 |
프로세스와 기술을 평가하고, 생산성과 효율을 높일 개정 사항을 제안한다.Evaluate processes and technologies, and suggest revisions to increase productivity and efficiency. O*NET 태스크 ID 16269 | 0.5 |
프로토콜·임상 연구 보고서·규제 제출 서류나 그 밖의 관리 대상 문서의 취합·정리·작성에 기여한다.Contribute to the compilation, organization, and production of protocols, clinical study reports, regulatory submissions, or other controlled documentation. O*NET 태스크 ID 16272 | 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®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): 상세 고지는 크레딧 및 출처 페이지 참조