조적 포장공

건설, 유지보수 및 수리

미국 · BLS 고용전망 2025–35: 해당 SOC 코드는 공표 항목에 없습니다.

AI 노출도

  • 데이터 출처: ILO발행 시점: 2025

    0.10

    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 98%입니다.

    원천 데이터셋

  • 데이터 출처: OpenAI발행 시점: 2023

    0.083

    0.000여기 실린 값의 범위0.844
    척도 · 모수 · 출처

    인간 평가자 β, 발행된 그대로 0–1

    O*NET 과업 매핑 기준

    원천 데이터셋

작업별 노출도

숨긴 작업 11개 보기

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.

작업βE1 + 0.5 × E2
포장재 설치 배치 패턴을 설계하고, 이음매와 기준선의 방향을 잡을 표시를 만든다.

Design paver installation layout pattern and create markings for directional references of joints and stringlines.

O*NET 태스크 ID 8290

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

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