Reviewing the Exposure of Engineering Occupations to Artificial Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
An engineering degree should include learning the current skills required in a variety of jobs in an engineering discipline of choice. However, as new artificial intelligence (AI) technologies are implemented, the skills required by human workers will evolve. This paper builds on previous research which compared the verb/noun pairs in AI patents to those found in occupational descriptions to obtain numerical scores reflecting how exposed various occupations are to AI disruption. Improvements to this method, including a new selection method for identifying AI specific patents and the use of a different verb/noun extraction method, are used in this work. The updated method is then employed to identify tasks associated with engineering professions that are vulnerable to AI displacement. Specifically, it was found that Microsystems, Human Factors, and Electrical Engineering have relatively high exposure scores. The exposure of Electrical Engineering is further analyzed to determine the aspects of the occupation that are potentially most vulnerable to AI displacement. The analysis illustrates that the impact of AI might not undermine an entire task or skill. Rather, this type of emerging technology may displace or alter the nature of a task. This work is still in progress. The exposure scores themselves are not the focus, but they are a first step toward identifying the type of skills and engineering occupations that may be affected by AI technologies. This work has ramifications for engineering education as educators make choices about which skills to teach and which to abandon in the curriculum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».