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原文链接：https://openai.com/index/equipping-workers-with-insights-about-compensation
原文作者：OpenAI
赋能劳动者，洞悉薪酬信息
薪酬信息塑造着重要的决策：人们会申请哪些工作，是否会进行薪资谈判，以及某个职业道路是否值得追求。然而，与大多数商品的标价不同，劳动力的价格往往难以查找且不易解读——特别是对于职业生涯早期、转行或搬迁到新地区的工作者而言。
人工智能是一种新型的劳动力市场资源。它无需劳动者搜索多个网站、解读零散的薪资页面或冒着社交风险询问，就能在几秒钟内综合薪酬信息并提供一个基准。美国用户已在使用ChatGPT，平均每天发送近300万条与薪酬、报酬或收入相关的信息。
我们最新的研究报告（在新窗口中打开）深入探讨了美国用户如何利用ChatGPT来缩小薪酬信息差距。他们最常向ChatGPT寻求两种帮助：将其薪资转化为一个可用的基准，以及了解某个职位、公司、职业道路或商业想法可能获得的实际报酬。在我们对标记的薪酬基准信息消息进行的分析中，薪资计算占问题总数的26%，其次是特定职位（19%）、创业（18%）、公司特定职位（11%）以及职业或职业问题（11%）。我们通过一种注重隐私的分析方法得出这些结论，该方法使用自动化分类器，并且从不涉及人工查看个人消息。
这些问题的模式很重要。与职业相关的薪酬搜索集中在艺术、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。与就业相比，薪酬搜索在较高技能和透明度较低的职业中（如创意领域、管理、医疗保健以及计算机和数学相关职位）的比例更高，这表明需求在薪酬更难量化、更具谈判性或对职业发展更重要的领域最为强劲。我们在创业相关的问题中也看到了类似的模式，这些问题集中在创意工作和小规模服务型企业——这些领域通常没有公开的薪酬基准。
跨行业来看，薪酬搜索在薪酬分布更广、薪酬水平更高的领域会增加。换句话说，劳动者似乎在答案越重要、薪酬越难解读时，越倾向于寻求薪酬信息。这不仅关乎薪酬查询本身。对潜在收入的误解可能导致劳动者停留在低薪工作中、削弱谈判能力、延迟职业发展，或阻碍在教育和培训上的投资。更好的信息无法消除不确定性，但可以帮助人们更容易地形成对工作报酬的合理预期，从而做出更好的决策。
为了更好地理解我们的模型如何服务于劳动者，该报告还引入了WorkerBench，这是一项评估ChatGPT在对劳动者有价值的劳动力市场任务方面的能力的新举措。在此首次基准测试中，我们评估了GPT‑5.4在国家职业和地区层面的2024年OEWS（Occupational Employment and Wage Statistics）中位数薪资数据。在观察的样本中，该模型表现出高度的准确性：覆盖率高，偏差小，几乎所有的数值估计都非常接近基准。
薪酬信息在经济上至关重要，但获取难度大或涉及敏感。劳动者已在利用ChatGPT来解决这一问题，尤其是在劳动力市场不确定性最高、风险最大的部分。我们的目标是持续提高其帮助的有用性和可靠性——超越国家基准，深入到劳动者每天实际询问的地理位置、公司、级别和薪酬等具体问题。
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