Cientistas Ambientais

Ciências da Vida, Físicas e Sociais

Exposição à IA

  • Fonte dos dados: BLSPublicado: '26.08

    Muito alto· relativa

    BaixoQuatro faixas relativasMuito alto

    Valor por grupo ocupacional

    Escala, base e fonte

    Quatro faixas relativas (Baixo / Moderado / Alto / Muito alto)

    831 ocupações detalhadas da tabela de projeções de emprego do BLS. O valor é atribuído por código da National Employment Matrix (NEM), pelo que as ocupações que partilham um código NEM recebem a mesma banda

    Conjunto de dados de origem (transferência XLSX)

  • Fonte dos dados: AnthropicPublicado: '26.03

    0.055

    0.000Intervalo dos valores aqui apresentados0.745
    Escala, base e fonte

    Índice de exposição observada, 0–1 tal como publicado

    Mapeado sobre tarefas O*NET

    Conjunto de dados de origem

  • Fonte dos dados: ILOPublicado: '25

    0.38

    0.09Intervalo dos valores aqui apresentados0.70

    Valor por grupo ocupacional

    Escala, base e fonte

    Índice de exposição à IA generativa, 0–1 tal como publicado

    Grupo de base CITP-08 — todas as ocupações com o mesmo código recebem este valor

    Calculado por este site, não publicado pela OIT: das 1.012 ocupações que este site liga ao conjunto de dados da OIT, 48% atingem ou superam este valor.

    Conjunto de dados de origem

Que tipo de valor esta fonte publica

A categoria de BLS é uma posição relativa, não um nível absoluto, e também não é uma medição de primeira mão: agrupa em quatro faixas as posições percentis da ocupação em vários estudos publicados. Não é uma previsão de emprego ou de salários, não é uma probabilidade de adoção e não distingue automação de aumento.

Task-level exposure

Apenas tarefas expostas

Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Plan or develop research models, using knowledge of mathematical and statistical concepts.

O*NET Task ID 1534

1.0
Conduct environmental audits or inspections or investigations of violations.

O*NET Task ID 1514

0.5
Evaluate violations or problems discovered during inspections to determine appropriate regulatory actions or to provide advice on the development and prosecution of regulatory cases.

O*NET Task ID 1515

0.5
Review and implement environmental technical standards, guidelines, policies, and formal regulations that meet all appropriate requirements.

O*NET Task ID 1517

0.5
Provide advice on proper standards and regulations or the development of policies, strategies, or codes of practice for environmental management.

O*NET Task ID 1519

0.5
Analyze data to determine validity, quality, and scientific significance and to interpret correlations between human activities and environmental effects.

O*NET Task ID 1520

0.5
Determine data collection methods to be employed in research projects or surveys.

O*NET Task ID 1522

0.5
Prepare charts or graphs from data samples, providing summary information on the environmental relevance of the data.

O*NET Task ID 1523

0.5
Develop the technical portions of legal documents, administrative orders, or consent decrees.

O*NET Task ID 1524

0.5
Investigate and report on accidents affecting the environment.

O*NET Task ID 1525

0.5
Supervise or train students, environmental technologists, technicians, or other related staff.

O*NET Task ID 15222

0.0

β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.

Data sources & licenses — O*NET®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

Occupation information