薪酬信息影响着重大决策：申请哪些职位、是否进行薪酬谈判，以及特定的职业道路是否值得追求。但与大多数商品价格不同，劳动力价格往往难以获取且不易解读 — 对于职场新人、转行者或跨地区流动的人士而言，情况尤为如此。

人工智能是一种新型的劳动力市场资源。模型可以在几秒钟内合成薪酬信息并给出基准，而无需职场人士在多个网站搜寻、解读零散的工资页面或冒着社交风险去打探消息。美国职场人士已经开始以此种方式使用 ChatGPT，平均每天发送近 300 万条信息，咨询有关薪资、福利或收入的问题。

我们最新的研究报告探讨了美国人如何利用 ChatGPT 缩小薪酬信息差。他们通常向 ChatGPT 寻求两类帮助：将薪酬转化为可参考的基准，以及了解特定职位、公司、职业道路或商业构想的实际薪资水平。在已标注的薪酬基准信息中，薪资计算占 26%，其次是特定职位 (19%)、创业 (18%)、特定公司的具体职位 (11%) 以及职业或行业问题 (11%)。我们通过一项保护隐私的分析得出上述结论，该分析采用自动化分类器，且不涉及人工查看单条信息。

这些问题的分布模式至关重要。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；运输；销售；以及商业和金融运营等领域。相对于就业人数而言，薪酬搜索在创意领域、管理、医疗保健以及计算机和数学类职位等高技能、低透明度的职业中表现出更高的指数 (Over-index)。这表明，在薪酬基准难以获取、议价空间更大或对职业流动性更重要的领域，需求最为强劲。我们在与创业相关的咨询中也看到类似的模式，这些咨询集中在创意工作和小型服务业 — 在这些领域，通常没有公开挂出的薪酬基准。

跨行业来看，在薪资分布更分散、薪资水平更高的领域，薪酬搜索量也随之上升。换句话说，当准确获取答案更具价值，且薪资状况更难解读时，职场人士对薪酬信息的需求则更高。这就是为什么此情况的影响远不止于“查询工资”本身。对潜在收入的误解可能导致职场人士困于低薪职位、削弱谈判筹码、推迟职业变动，或抑制对教育和培训的投入。更优质的信息虽然无法消除不确定性，但能让人更容易对劳动报酬形成合理的预期，从而帮助人们做出更明智的决策。

为了更深入地了解我们的模型如何服务于职场人士，本报告还引入了 WorkerBench。这是一项评估 ChatGPT 处理对职场人士有价值的劳动力市场任务的新尝试。在首期基准测试中，我们根据 2024 OEWS（职业就业与工资统计）的国家职业及大都市区中位数薪资对 GPT‑5.4 进行了评估。在观测样本中，该模型表现出了极高的准确性：覆盖面广、偏差小，且几乎所有的数值估算都与基准值非常接近。

薪酬信息在经济上至关重要，但往往难以获取且具有敏感性。职场人士已经在利用 ChatGPT 解决这一难题，尤其是在那些不确定性最高、对个人利益影响最深的劳动力市场领域。我们的目标是持续提升这种帮助的实用性与可靠性 — 从提供国家级基准，转向解答职场人士每天实际面临的关于地理位置、特定公司、职级以及具体福利薪酬的问题。