为员工提供有关薪酬的洞察
Source: OpenAI Blog
引言
工资信息影响重要决策：人们申请什么工作、是否进行谈判、以及某条职业道路是否值得追求。与大多数商品的价格不同，劳动的价格往往难以获取且难以解读——尤其是对职业生涯初期、转行或搬迁的工作者而言。
AI 是一种新型的劳动力市场资源。它不需要工作者在多个网站上搜索、解读分散的薪资页面，或提出社交风险较高的问题，模型可以在几秒钟内综合工资信息并给出基准。工作者已经在以这种方式使用 ChatGPT，平均每天在美国发送近 300 万条关于工资、薪酬或收入的消息。
研究发现
我们最新的研究报告（在新窗口打开）考察了美国人如何使用ChatGPT来弥合工资信息差距。用户最常向ChatGPT寻求以下两类帮助：
- 将薪酬转换为可用的基准
- 了解某个职位、公司、职业路径或商业创意的实际薪酬水平
在标记为工资基准的消息中，问题类型的分布如下：
| 问题类型 | 消息占比 |
|---|---|
| 薪酬计算 | 26 % |
| 特定职位 | 19 % |
| 创业 | 18 % |
| 某公司中的特定职位 | 11 % |
| 职业或职业发展相关问题 | 11 % |
这些洞察是通过一种保护隐私的分析方法得出的，该方法使用自动分类器，且从不让人工查看单条消息。
与职业相关的搜索
与职业相关的工资搜索集中在：
- 艺术、设计、娱乐、体育和媒体
- 管理层
- 医疗保健
- 交通运输
- 销售
- 商业和金融运营
相较于整体就业，工资搜索在技能要求更高且信息透明度较低的职业（如创意领域、管理、医疗保健以及计算机‑数学类岗位）中呈现超额指数。这表明需求最强的地方是薪酬更难以基准化、更具谈判空间或对职业流动性更为重要的岗位。
与创业相关的搜索
与创业相关的问题聚集在创意工作和小型服务业——这些领域往往缺乏公开的工资基准。
跨行业模式
跨行业来看，工资搜索在薪酬分布更为分散且整体工资水平更高的行业中上升。员工倾向于在以下情况下最为迫切地寻找薪酬信息：
- 正确答案对他们更为重要
- 薪酬信息更难获取
对潜在收入的误解可能导致员工停留在低薪工作、削弱谈判能力、延迟职业转变，或阻碍对教育和培训的投资。更好的信息虽不能消除所有不确定性，但可以帮助人们形成对工作报酬的合理认知，从而做出更明智的决定。
WorkerBench Benchmark
为了更好地了解我们的模型如何为劳动者服务，报告引入了 WorkerBench，这是一项评估 ChatGPT 在对劳动者有价值的劳动力市场任务上的新工作。在首次基准测试中：
- 对 GPT‑5.4 进行了评估，比较其与 2024 年 OEWS 全国职业和大都市层面的中位工资。
- 观察样本显示模型高度准确：覆盖率高，偏差小，几乎所有数值估计都非常接近基准。
结论
薪酬信息在经济上非常重要，但往往难以获取或涉及敏感。劳动者已经在使用ChatGPT来应对这一问题，尤其是在劳动力市场中不确定性最高、利益最为关键的领域。我们的目标是不断提升这种帮助的实用性和可靠性——从国家基准超越到地理位置、公司、职级以及劳动者每天实际询问的薪酬问题。