통계학자
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
0.211
0.000여기 실린 값의 범위0.745척도 · 모수 · 출처
- 데이터 출처: ILO발행 시점: 2025
0.56
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 8%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 28개 보기| 작업 | Claude.ai원천값 / 비중 % |
|---|---|
신뢰성이나 사용성 측면의 한계를 결정하도록 정보 출처를 평가한다.Evaluate sources of information to determine any limitations in terms of reliability or usability. 15-2041 | 0.399527.4 |
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 | 0.13999.6 |
확률과 추론 같은 이론을 조사해 수치 데이터를 수집하고 평가하는 새롭거나 개선된 방법의 수학적 근거를 찾아낸다.Examine theories, such as those of probability and inference, to discover mathematical bases for new or improved methods of obtaining and evaluating numerical data. 15-2041 | 0.09986.8 |
방법과 결과가 적절한지 판단하기 위해 통계 방법을 적용할 분야에 대한 이해를 쌓는다.Develop an understanding of fields to which statistical methods are to be applied to determine whether methods and results are appropriate. 15-2041 | 0.09396.4 |
데이터 요약이나 통계 분석에 근거해 결론을 내리거나 예측한다.Draw conclusions or make predictions based on data summaries or statistical analyses. 15-2041 | 0.08375.7 |
요청에 따라 데이터 세트에 알맞은 서식을 준비한다.Prepare appropriate formatting to data sets as requested. 15-2041 | 0.07595.2 |
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 | 0.07585.2 |
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 | 0.05743.9 |
데이터의 관계와 추세, 그리고 연구 결과에 영향을 줄 수 있는 요인을 파악한다.Identify relationships and trends in data, as well as any factors that could affect the results of research. 15-2041 | 0.05343.7 |
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 | 0.05053.5 |
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 |
|---|---|
컴퓨터를 사용해 통계 모델링과 그래픽 분석에 쓸 대량의 데이터를 처리한다.Process large amounts of data for statistical modeling and graphic analysis, using computers. O*NET 태스크 ID 8954 | 1.0 |
정보를 정리하고 부정확한 부분을 확인하며 원자료를 조정하고 가중치를 매겨, 처리할 데이터를 준비한다.Prepare data for processing by organizing information, checking for inaccuracies, and adjusting and weighting the raw data. O*NET 태스크 ID 8957 | 1.0 |
타당성·적용 가능성·효율·정확성을 확보하도록 데이터 수집에 사용한 통계 방법과 절차를 평가한다.Evaluate the statistical methods and procedures used to obtain data to ensure validity, applicability, efficiency, and accuracy. O*NET 태스크 ID 8958 | 1.0 |
데이터를 수집하고 집계하는 근로자를 감독하고 지시를 준다.Supervise and provide instructions for workers collecting and tabulating data. O*NET 태스크 ID 8963 | 1.0 |
경제학·생물학·공학 같은 여러 분야의 특정 문제를 해결하도록 통계 방법을 조정한다.Adapt statistical methods to solve specific problems in many fields, such as economics, biology, and engineering. O*NET 태스크 ID 8965 | 1.0 |
실험 설계, 표본 추출 기법, 분석 방법을 개발하고 테스트한다.Develop and test experimental designs, sampling techniques, and analytical methods. O*NET 태스크 ID 8966 | 1.0 |
확률과 추론 같은 이론을 조사해 수치 데이터를 수집하고 평가하는 새롭거나 개선된 방법의 수학적 근거를 찾아낸다.Examine theories, such as those of probability and inference, to discover mathematical bases for new or improved methods of obtaining and evaluating numerical data. O*NET 태스크 ID 8967 | 1.0 |
통계 모델링과 그래픽 분석을 위한 소프트웨어 응용 프로그램이나 프로그래밍을 개발한다.Develop software applications or programming for statistical modeling and graphic analysis. O*NET 태스크 ID 20193 | 1.0 |
고객·동료·학생 같은 청중에게 회의나 학술대회에서 도표·글머리 기호·그래프를 사용해 통계 결과와 비통계 결과를 발표한다.Present statistical and nonstatistical results, using charts, bullets, and graphs, in meetings or conferences to audiences such as clients, peers, and students. O*NET 태스크 ID 20194 | 1.0 |
사용자 요구나 관심 있는 연구 질문에 근거해 통계 방법이 적절한지 판단한다.Determine whether statistical methods are appropriate, based on user needs or research questions of interest. O*NET 태스크 ID 21100 | 1.0 |
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®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): 상세 고지는 크레딧 및 출처 페이지 참조