薪酬資訊會影響多項重要決定，例如求職者會申請哪些工作、是否會就薪酬議價談判，以及某個職業發展方向是否值得投入。但與大多數商品價格不同，勞動力的「價格」往往難以公開查找，即使找到也不容易理解；尤其對於剛踏入職場、正在轉換行業，或準備到其他地區工作的在職人士而言更是如此。
AI 正逐漸成為勞動市場的一種新型資訊資源。用戶毋須在多個網站搜尋、解讀零散的薪酬資料頁面，或提出可能令人尷尬的問題；模型可以整合薪酬資訊，並在數秒內提供參考基準。目前，不少在職人士已透過這種方式使用 ChatGPT，在美國平均每天發送接近 300 萬個訊息，查詢薪酬、報酬或收入相關問題。
我們最新的研究報告探討美國用戶如何利用 ChatGPT 來縮窄薪酬資訊差距。用戶最常尋求兩類協助：把薪酬資訊轉換為可用的參考基準，以及了解某個職位、公司、職業發展路徑或創業構思在現實中大概能帶來多少收入。在已標註的薪酬基準查詢訊息中，薪酬計算佔問題總數的 26%，其次是特定職位（19%）、創業（18%）、某公司特定職位（11%），以及職業或職涯相關問題（11%）。這些結果來自一項保障私隱的分析方法，透過自動分類系統進行統計分析，過程中絕不經由人手查看個別訊息。
這些問題的分佈模式意義重大。與職業相關的薪酬查詢主要集中在藝術、設計、娛樂、體育與媒體；管理；醫療護理；運輸；銷售；以及商業與金融營運等領域。與整體就業分佈相比，薪酬查詢在高技能而且薪酬透明度較低的職業中比例更高，例如創意產業、管理職位、醫療護理，以及電腦與數學相關職位。這顯示需求最大的地方，往往是較難建立薪酬基準、談判空間較大，或對職涯發展影響較大的領域。在創業相關問題中，我們也觀察到類似情況：查詢多集中於創意工作與小型服務業，而這些領域通常沒有公開的薪酬基準。
在各個行業中，當薪酬差距較大或整體薪酬較高時，薪酬查詢亦會增加。換言之，當準確了解薪酬變得更加重要，而薪酬資訊又較難掌握時，在職人士更傾向主動尋找相關資訊。因此，這不僅僅是查詢薪酬資訊的問題。如果對潛在收入理解不足，可能令在職人士長期停留在薪酬較低的工作，削弱議價能力，延遲轉職，甚至令他們對投資教育和培訓卻步。雖然即使資訊更完善，亦無法完全消除職業發展中的不確定性，但就能幫助在職人士建立對薪酬水平的合理理解，從而作出更好的決定。
為了更深入了解模型如何支援在職人士，報告亦介紹了全新評估計劃 WorkerBench。這項計劃用於評估 ChatGPT 在勞動市場相關任務中的表現。在這項首個基準測試中，我們以 2024 年 OEWS 的全國職業及都會區薪酬中位數作為參考，評估 GPT‑5.4 的表現。在觀察樣本中，模型的準確度相當高：覆蓋率高、偏差小，而且幾乎所有數值估算都非常接近基準。
薪酬資訊在經濟上非常重要，但往往難以掌握，同時亦可能具有一定敏感性。目前不少在職人士已開始利用 ChatGPT 來應付這個問題，尤其是在不確定性最高、影響最重要的勞動市場領域。我們的目標是持續提升分析，令提供的資訊更實用、更可靠。我們希望不只提供全國層面的基準，同時亦逐步涵蓋地區、公司、職級和各類薪酬問題，回應在職人士每天真正關心的查詢。
