개요
자동화 위험
2. 사용자 설문조사
3. 성장
4. 임금
5. 볼륨
설명
자원
댓글

물리학자

자동화 위험
계산된
0.0%
위험 수준
투표 조사
19.2%
932 표를 기준으로
노동 수요
성장
8.2%
년도별 2032
임금
$142,850
또는 시간당 $69
볼륨
18,840
2022 기준으로
요약
직업 점수
8.3/10

이 요약을 사이트에 원하시나요? 임베드 코드:

투표
댓글 (33)

자동화 위험

0.0% (최소한의 위험)

최소 위험 (0-20%): 이 범주에 속하는 직업은 복잡한 문제 해결, 창의성, 강한 대인 관계 능력, 그리고 높은 수준의 수동적 능력을 요구하기 때문에 자동화될 확률이 낮습니다. 이러한 일자리는 종종 복잡한 손동작과 정밀한 조정을 포함하며, 이는 기계가 필요한 작업을 복제하기 어렵게 만듭니다.

이 점수가 무엇인지, 그리고 어떻게 계산되는지에 대한 자세한 정보는 여기에 있습니다.

일부 매우 중요한 직무 특성은 자동화하기 어렵습니다:

  • 독창성

일부 중요한 직무 특성은 자동화하기 어렵습니다:

  • 사회적 인식력

  • 설득

사용자 설문조사

다음 두 십년 안에 완전 자동화될 19.2%의 확률

우리의 방문객들은 이 직업이 자동화될 가능성이 최소한으로 평가했습니다. 이 평가는 계산된 자동화 위험 수준에 의해 더욱 지지받고 있으며, 이는 자동화의 0.0% 확률을 추정합니다.

자동화의 위험성에 대해 어떻게 생각하십니까?

물리학자이 다음 20년 이내에 로봇이나 인공지능에 의해 대체될 가능성은 얼마나 됩니까?






감정

다음 그래프는 의미있는 데이터를 제공할 수 있는 상당한 양의 투표가 있을 때마다 포함되어 있습니다. 이러한 시각적 표현은 시간에 따른 사용자 설문조사 결과를 보여주어, 감정 추세의 중요한 지표를 제공합니다.

시간별 감정 (연간)

성장

다른 직업에 비해 빠른 성장

'Physicists' 직업 분야의 공석은 2032년까지 8.2% 증가할 것으로 예상됩니다.

총 고용량 및 예상 직업 공석

* 2021년부터 2031년까지의 기간에 대한 노동통계국의 데이터
업데이트된 예상치가 09-2023에 제출될 예정입니다..

임금

다른 직업에 비해 매우 높은 급여를 받는다.

2022년에 'Physicists'의 중앙값 연간 급여는 $142,850이며, 시간당 $68입니다.

'Physicists'은 전국 중위임금인 $46,310보다 208.5% 더 높은 금액을 지불받았습니다.

시간에 따른 임금

* 노동통계국의 데이터

볼륨

다른 직업에 비해 낮은 범위의 직업 기회

2022년 현재, 미국 내에서 'Physicists'로 고용된 사람들의 수는 18,840명이었습니다.

이는 전국의 고용 노동력 중 약 < 0.001%를 대표합니다.

다시 말해, 약 7 천명 중 1명이 'Physicists'로 고용되어 있습니다.

직무 설명

물리 현상에 대한 연구를 수행하고, 관찰 및 실험을 기반으로 이론을 개발하며, 물리 법칙과 이론을 적용하기 위한 방법을 고안합니다.

SOC Code: 19-2012.00

자원

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댓글

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9 (기회 없음)이 말합니다.
We teach AI. That's how it understands. Although it can learn, it can't accumulate pure factual knowledge by itself.
Nov 14, 2023 at 08:02 오전
Jamie (매우 가능성이 높음)이 말합니다.
Hard science fields will be the easiest fields for AI to take-over.
Jun 18, 2023 at 12:03 오후
MainEditor이 말합니다.
But if AI can do hard science why it wouldn't as easy do soft science?
Mar 14, 2024 at 06:20 오후
Zuzia (적당한)이 말합니다.
AI can already teach itself new things and it escalates very quickly, it probably will be able to analyze all the knowledge we have on Earth and come to some important conclusions.
Jun 07, 2023 at 02:40 오후
Samuel (기회 없음)이 말합니다.
It requires thinking outside the box, solving new problems, writing new programs. It has already implemented computers for calculations.
May 25, 2023 at 09:40 오후
Toast (기회 없음)이 말합니다.
Being a physicist requires, at least to a certain degree, being able to come up with purely original ideas, rather than interpolating the existing body of knowledge.
Feb 24, 2023 at 02:04 오전
Quarked_Out (낮은)이 말합니다.
Hmm, a lot of areas in physics do incorporate ML techniques and AI to some degree. However, people with physics training play an undisputedly dominant role in research.

If anything, I can see some simulation aspects or redundant experimental procedures being automated in the near term. But parts that incorporate creative problem solving or the physical intuition needed in determining directions to take research are things that are pretty safeguarded to humans for a bit.

I think those "intuitions" are very difficult to map to general problem-solving algorithms.
Feb 02, 2023 at 12:42 오전
Brian (No Chance)이 말합니다.
Many other experimental physicists and I already automate every measurement we can, but there is still plenty of work to do.
Oct 25, 2022 at 05:51 오후
David (기회 없음)이 말합니다.
I wonder what all those people were thinking when they said there was a realistic possibility that physicists will be obsolete in 20 years. That's absurd on its face and every physicist I have ever met would agree.

We can have a discussion on whether it is possible in the next 200 years, sure, but 20 years? That's laughable. Given that only physicists are qualified to write, train, and optimize the algorithms that would be used to replace them, it will take a long, long, long time.

I suspect that we would need true machine sentience before we could actually start to talk about replacing theoretical and mathematical physicists.
May 29, 2022 at 05:30 오전
Bimsara Bodaragama (기회 없음)이 말합니다.
It's more about intuition and innovativeness. Of course, we will use more tools, but with Physics, since we interpret as we observe (there is a little problem with that conclusion, though), AI may not be able to take it over.
Mar 29, 2022 at 06:37 오후
Wesley I (기회 없음)이 말합니다.
I believe that it will be possible but not for a very long time, the process of positing new questions and then solving them is rather complex and I'm guessing that it will be at least 100 years before the jobs of theoretical physicists start to become threatened.
Aug 30, 2021 at 01:48 오후
just bored (기회 없음)이 말합니다.
Even though computers may get more intelligent than us humans, there is still a very small chance because computers don't have the basic questioning ability which we humans have
Jun 23, 2021 at 08:02 오전
Rowan (불확실한)이 말합니다.
The development of AI is rapidly improving, AI maybe 10 years in the future being able to predict or understand the universe better through random generation or pure knowledge is very probable. However I doubt they will replace Physicists in the near decade it should be very increasingly possible.
Mar 23, 2021 at 03:36 오후
rafel이 말합니다.
We are users of AI to improve some calculations and we need robots and AI for experimental precision and performance. Until the singularity, we will be in charge.
Mar 18, 2021 at 08:36 오후
Pinaki Patra이 말합니다.
A huge section of theoretical physicists do algorithm based research, which can easily be replaced by automation.
However, Philosophy based theoretical research is difficult to be replaced.
Feb 08, 2021 at 07:08 오후
Physics Boi (낮은)이 말합니다.
Doubt it, anyway we need physicists to understand what the AI is discovering anyway
Jan 06, 2021 at 08:16 오전
Anonymous (기회 없음)이 말합니다.
It is scientifically proven that the human brain is MUCH more complicated than any AI, and it is very hard for AI to ask a question and solve it on their own, so I think AI stands no chance on taking over the complex job of science.
Dec 28, 2020 at 01:45 오후
Tom (기회 없음)이 말합니다.
Whilst experimental physics can be automated, I doubt theoretical physics will be automated
Aug 07, 2020 at 12:20 오후
Mark (기회 없음)이 말합니다.
Most physicists I know are already good with experimental automation and AI and there's still plenty of work for everyone.
Jul 20, 2020 at 04:55 오후
Nine이 말합니다.
Scientific discovery can be easily automated. It has a rather rigorous process. And if not, then the computer can use randomness like humans do.
Feb 26, 2020 at 10:24 오후
No Nine이 말합니다.
Computers use "seeds" as a way to "randomize" events. As soon as the seed is known, randomness is no more useful. The randomness of computers is limited, is false.
Jan 18, 2021 at 03:39 오전
Me (낮은)이 말합니다.
Too chaotic
Dec 07, 2019 at 01:08 오전

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