OpenAI 研究：員工如何使用 ChatGPT 獲取薪酬洞見
OpenAI 發布了一份研究報告，詳細說明美國員工如何使用 ChatGPT 填補薪資資訊的缺口。美國員工平均每天向 ChatGPT 發送近 300 萬條訊息，詢問薪資、補償或收入，以整合分散的薪資資料，並為職涯決策建立基準。
勞動市場資訊缺口與 AI 整合
薪資資訊往往難以取得與解讀，尤其是對於職涯初期、轉換領域或搬遷的人而言。OpenAI 報告指出，AI 作為勞動市場資源，能在數秒內整合薪資資訊並提供基準，取代員工搜尋多個網站或提出社會上具風險的問題的需求。
使用者詢問模式
對薪資基準訊息的分析——透過保護隱私的自動分類器進行——顯示使用者主要在兩個領域尋求協助：將薪資轉換為可用的基準，以及了解特定職位、公司或商業構想的潛在收入。
在已標記的薪資基準訊息中，查詢的分佈如下：
- 薪資計算：26%
- 特定職位：19%
- 公司內標記職位：11%
- 職業或職涯問題：11%
- 創業：18%
對薪資洞見需求高的產業
對 AI 驅動的薪資洞見需求最強的領域，是那些薪酬透明度較低、可協商性較高或對職涯流動性關鍵的行業。薪資搜尋在高技能職業中呈現過度指數化，包括：
- 創意領域（藝術、設計、娛樂、體育與媒體）
- 管理
- 醫療保健
- 電腦與數學相關職位
- 運輸、銷售、商務與金融營運
與創業相關的問題特別集中在創意工作與小型服務業，這些領域通常沒有公開的薪資基準。
資訊取得的經濟影響
員工在薪資較高且分散度較大時最常尋求薪資資訊，這顯示答案「更重要」且對準確性的要求更高。OpenAI 指出，誤解潛在收入可能導致多種負面結果：
- 留在低薪工作
- 談判能力下降
- 職涯轉換延遲
- 抑制對教育與培訓的投資
透過 WorkerBench 的技術評估
為衡量模型在勞動市場任務中的效用，OpenAI 推出了 WorkerBench，一個全新的評估框架。在初始基準測試中，GPT-5.4 針對 2024 年職業就業與薪資統計（OEWS）之全國職業與都會層面的中位薪資進行了評估。
根據報告，GPT-5.4 展示了高準確度、高覆蓋率與小偏差，幾乎所有數值估計都非常接近 OEWS 基準。
未來方向
OpenAI 旨在持續提升補償洞見的可靠性，從全國基準向更細緻的資料邁進，包括特定地理區域、公司層級資料，以及員工每日面臨的複雜補償問題。