편집자

예술, 디자인, 엔터테인먼트 및 미디어

AI 노출도

  • 데이터 출처: BLS발행 시점: '26.08

    매우 높음· 상대

    낮음4단계 상대 범주매우 높음

    직업군 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

    원천 데이터셋 (XLSX 파일 내려받기)

  • 데이터 출처: Anthropic발행 시점: '26.03

    0.246

    0.000여기 실린 값의 범위0.745
    척도 · 모수 · 출처

    관측 노출 지수, 발행된 그대로 0–1

    O*NET 과업 매핑 기준

    원천 데이터셋

  • 데이터 출처: ILO발행 시점: '25

    0.54

    0.09여기 실린 값의 범위0.70

    직업군 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 13%입니다.

    원천 데이터셋

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

노출된 작업만

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.

작업βE1 + 0.5 × E2
가독성을 높이기 위해 원고를 작성하고 다시 쓰며 편집하거나, 이 일을 하는 사람을 감독한다.

Prepare, rewrite and edit copy to improve readability, or supervise others who do this work.

O*NET 태스크 ID 1776

1.0
철자·구두점·구문의 오류를 찾아 바로잡기 위해 원고나 교정쇄를 읽는다.

Read copy or proof to detect and correct errors in spelling, punctuation, and syntax.

O*NET 태스크 ID 1777

1.0
독자나 시청자의 호응을 고려해 이야기나 콘텐츠 아이디어를 구상한다.

Develop story or content ideas, considering reader or audience appeal.

O*NET 태스크 ID 1782

1.0
출판용으로 제출된 원고나 그 밖의 자료를 읽고 평가하며 편집하고, 내용·문체나 구성·출판 관련 변경에 관해 저자와 협의한다.

Read, evaluate and edit manuscripts or other materials submitted for publication, and confer with authors regarding changes in content, style or organization, or publication.

O*NET 태스크 ID 1786

1.0
원고 채택이나 수정에 관한 권고를 출판사에 한다.

Make manuscript acceptance or revision recommendations to the publisher.

O*NET 태스크 ID 1790

1.0
색인 항목을 결정하고 쪽이나 장 위치를 표시해 가나다순이나 주제별로 배열하기 위해 자료를 읽는다.

Read material to determine index items and arrange them alphabetically or topically, indicating page or chapter location.

O*NET 태스크 ID 1795

1.0
이야기, 글, 사설, 소식지 같은 원고를 작성한다.

Write text, such as stories, articles, editorials, or newsletters.

O*NET 태스크 ID 21000

1.0
배치 원칙에 관한 지식을 활용해, 지면 조건과 기사 중요도에 따라 기사 본문·사진·삽화의 지면을 배분한다.

Allocate print space for story text, photos, and illustrations according to space parameters and copy significance, using knowledge of layout principles.

O*NET 태스크 ID 1778

0.5
간행물의 문체, 편집 방침, 발행 요구사항에 따라 간행물의 내용을 계획한다.

Plan the contents of publications according to the publication's style, editorial policy, and publishing requirements.

O*NET 태스크 ID 1779

0.5
표준 참고 자료를 사용해 사실·날짜·통계를 검증한다.

Verify facts, dates, and statistics, using standard reference sources.

O*NET 태스크 ID 1780

0.5
프로젝트를 논의하고 문제를 해결하기 위해 아티스트·조판공·배치 담당자·마케팅 이사·제작 관리자와 자주 만난다.

Meet frequently with artists, typesetters, layout personnel, marketing directors, and production managers to discuss projects and resolve problems.

O*NET 태스크 ID 1788

0.0

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

직업 정보

이 직업과 관련된 최근 변화

2026년 3월: 브루킹스 연구: 카피에디팅·교정 프리랜서가 상당한 AI 대체 직면 — 고숙련 편집자가 주니어보다 더 큰 타격, 역사적 기술 파괴 패턴과 역전.

[출처: Brookings Institution (Hui & Reshef, 2025)]

2026년 3월: 기업 경비 데이터: AI 전환 시 97% 비용 절감 확인 — 계약 편집 업무 수요 감소.

[출처: Stevens (2026) arXiv]

2026년 3월: 편집자 AI 영향 분석 에버그린 블로그 게시: 노출도 65%, 자동화 위험 52%.

[출처: AI Changing Work Blog]