bingdadaOpenAI 最新研究显示，美国用户每天向 ChatGPT 发送近 300 万条薪资相关问题。研究分析了工人如何利用 AI 填补薪酬信息鸿沟，并推出 WorkerBench 评估模型在劳动力市场任务中的表现。
薪酬信息深刻影响着劳动者的关键决策：申请什么职位、是否进行薪资谈判、某个职业路径是否值得投入。然而，与大多数商品价格不同，劳动力价格往往难以获取且难以解读——尤其对于处于职业早期、正在转换领域或迁移工作地点的劳动者而言。
人工智能正成为一种全新的劳动力市场资源。与传统方式不同，劳动者无需在多个网站间搜索、解读零散的薪资页面或提出可能带来社交风险的问题。AI 模型能够综合薪资信息，并在数秒内返回基准数据。事实上，美国用户每天平均向 ChatGPT 发送近 300 万条关于薪资、薪酬或收入的问题。
OpenAI 最新发布的研究报告深入探讨了美国工人如何利用 ChatGPT 缩小薪酬信息差距。研究发现，工人最常向 ChatGPT 寻求两类帮助：将薪资转化为可用的基准数据，以及了解某个职位、公司、职业路径或商业创意可能带来的实际收入。
在标记为薪资基准的消息中，薪资计算问题占 26%，其次是特定职位（19%）、创业（18%）、特定公司职位（11%）以及职业或职业路径问题（11%）。这些数据来源于一项隐私保护分析，该分析使用自动分类器，从未涉及人工查看个人消息。
这些问题的模式具有重要启示。与职业相关的薪资搜索集中在艺术、设计、娱乐、体育和媒体、管理、医疗保健、交通运输、销售以及商业和金融运营等领域。相对于就业人数，薪资搜索在技能要求更高且透明度较低的职业中过度集中，如创意领域、管理、医疗保健以及计算机和数学相关岗位。这表明，在薪资难以基准化、更具可协商性或对职业流动性更重要的领域，需求最为强烈。
类似模式也出现在创业相关问题中，这些问题的搜索集中在创意工作和小型服务企业——这些领域通常没有公开的薪资基准。
在各行业中，薪资搜索在薪资分布更分散、工资更高的领域更为频繁。换言之，当正确答案更为重要且薪资更难解读时，工人最倾向于寻求薪资信息。这正是该研究意义超越单纯薪资查询的原因所在。
误解潜在收入可能导致工人被困在低薪工作中，削弱谈判能力，延迟职业变动，或阻碍对教育和培训的投资。更好的信息虽无法消除不确定性，但能帮助人们更合理地评估工作收入，从而做出更明智的决策。
为更好地了解模型如何为工人服务，该报告还介绍了 WorkerBench——一项旨在评估 ChatGPT 在工人有价值的劳动力市场任务中表现的新举措。在首个基准测试中，我们根据 2024 年 OEWS 全国职业和都市区中位数工资评估了 GPT‑5.4。在观察样本中，模型表现出高度准确性：覆盖率高、偏差小，几乎所有数值估计都接近基准数据。
薪资信息在经济上至关重要，但往往难以或敏感获取。工人已经在利用 ChatGPT 应对这一挑战，尤其是在不确定性最高、风险最大的劳动力市场领域。OpenAI 的目标是持续提升这一帮助的实用性和可靠性——从全国基准向工人每天实际提出的地域、公司、层级和薪酬问题迈进。
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