Аўтаматызацыя для праверкі багатых: ці можа штучны інтэлект прывесці ў парадак неплацельшчыкаў?

• аўтар:
• імя аўтара

  Quantumrun Foresight
• Кастрычнік 25, 2023

Кароткі агляд

Урады ўсяго свету, у тым ліку Кітая і ЗША, вывучаюць магчымасць выкарыстання штучнага інтэлекту (AI) для мадэрнізацыі падатковых сістэм. Кітай імкнецца да поўнай аўтаматызацыі да 2027 года, засяродзіўшы ўвагу на ўхіленні ад выплаты падаткаў сярод багатых і ўплывовых людзей у сацыяльных сетках. Наадварот, ЗША змагаюцца з аўдытам багатых з-за скарачэння бюджэтаў IRS і выкарыстання юрыдычных шчылін. Salesforce распрацаваў AI Economist, інструмент, які выкарыстоўвае навучанне з падмацаваннем для вывучэння справядлівай падатковай палітыкі. Нягледзячы на ​​тое, што гэтая тэхналогія шматспадзеўная, яна выклікае занепакоенасць узмацненнем грамадскага назірання і супрацівам з боку заможных людзей і карпарацый, якія могуць змагацца з аўтаматызацыяй падаткаабкладання.

Аўтаматызацыя для аўдыту багатага кантэксту

Дзяржаўная падатковая адміністрацыя Кітая паабяцала нарошчваць выкарыстанне штучнага інтэлекту (2022) для выяўлення неплацельшчыкаў і прымянення да іх самага жорсткага пакарання ў адпаведнасці з законам. Каб палепшыць маніторынг, Кітай прасоўваецца наперад у распрацоўцы сістэмы Golden Tax IV, у рамках якой даныя кампаній і інфармацыя ад уладальнікаў, кіраўнікоў, банкаў і іншых рэгулятараў рынку будуць звязаны і даступныя для расследавання падатковымі органамі. У прыватнасці, краіна нацэлена на стваральнікаў кантэнту ў сацыяльных сетках і ўплывовых асоб, якія зарабляюць мільёны долараў на інтэрнэт-патоках. Кітай спадзяецца ўкараніць поўную аўтаматызацыю да 2027 года з выкарыстаннем воблака і вялікіх дадзеных. Багатыя людзі Кітая таксама чакаюць большых падатковых плацяжоў у гэтым годзе (2022-2023) з-за кампаніі прэзідэнта Сі Цзіньпіна «агульнага росквіту».

Між тым падаткаабкладанне багатых у ЗША працягвае заставацца цяжкай барацьбой. У 2019 годзе IRS прызнала, што больш эканамічна выгадна абкладаць падаткам людзей з нізкай заработнай платай, чым пераследваць буйныя карпарацыі і 1 працэнт найбуйнейшых. Агенцтва заявіла, што, паколькі звышбагатыя людзі маюць у сваім распараджэнні армію лепшых юрыстаў і бухгалтараў, яны могуць скарыстацца рознымі прабеламі ў падаткаабкладанні, у тым ліку афшорнымі рахункамі. Бюджэт агенцтва таксама скарачаўся на працягу дзесяцігоддзяў Кангрэсам, што прывяло да неаптымальнага ўзроўню персаналу. І хоць ёсць падтрымка абедзвюх партый для павелічэння фінансавання агенцтва, ручной працы будзе недастаткова для барацьбы з рэсурсамі мультымільянераў.

Разбуральнае ўздзеянне

Аўтаматызацыя падатковай палітыкі - складаная і часта супярэчлівая тэма. Але што, калі б быў спосаб зрабіць яго менш палітычным і больш кіраваным дадзенымі, каб гэта было справядлівым для ўсіх? Увайдзіце ў AI Economist – інструмент, распрацаваны даследчыкамі тэхналагічнай фірмы Salesforce, які выкарыстоўвае навучанне з падмацаваннем для вызначэння аптымальнай падатковай палітыкі для змадэляванай эканомікі. AI па-ранейшаму адносна просты (ён не можа ўлічыць усе складанасці рэальнага свету), але гэта перспектыўны першы крок да ацэнкі палітыкі па-новаму. У адным з першых вынікаў штучны інтэлект знайшоў падыход, які максымізуе прадукцыйнасць і роўнасць даходаў, які быў на 16 працэнтаў больш справядлівым, чым сучасная сістэма прагрэсіўнага падаткаабкладання, якую вывучалі акадэмічныя эканамісты. Паляпшэнне ў параўнанні з цяперашняй палітыкай ЗША было яшчэ больш значным.

Раней нейронавыя сеткі (узаемазвязаныя кропкі даных) выкарыстоўваліся для кіравання агентамі ў змадэляваных эканоміках. Тым не менш, ператварэнне палітыка ў ІІ спрыяе мадэлі, у якой работнікі і палітыка адаптуюцца да паводзін адзін аднаго. Паколькі стратэгія, вывучаная ў рамках адной падатковай палітыкі, можа не працаваць так добра ў рамках іншай, мадэлі навучання з падмацаваннем сутыкнуліся з цяжкасцямі ў гэтай дынамічнай асяроддзі. Гэта таксама азначала, што штучны інтэлект зразумеў, як гуляць у сістэму. Некаторыя супрацоўнікі навучыліся зніжаць сваю прадукцыйнасць, каб прэтэндаваць на больш нізкую падатковую катэгорыю, а затым павялічваць яе зноў, каб не плаціць падаткі. Тым не менш, паводле Salesforce, гэтая ўзаемадапамога паміж работнікамі і палітыкамі забяспечвае мадэляванне, больш рэалістычнае, чым любая раней створаная мадэль, з звычайнай падатковай палітыкай, якая часцей за ўсё прыносіць карысць заможным.

Больш шырокія наступствы аўтаматызацыі аўдыту багатых

Магчымыя наступствы выкарыстання аўтаматызацыі для аўдыту багатых могуць уключаць: 

• Пашырэнне даследаванняў таго, як штучны інтэлект можа супастаўляць, сінтэзаваць і выконваць падатковыя дэкларацыі.
• Такія краіны, як Кітай, уводзяць больш жорсткія падатковыя правілы для сваіх буйных карпарацый і высокааплатных асоб. Аднак гэта можа прывесці да ўзмацнення грамадскага назірання і інтрузіўнага збору даных.
• Больш даступнага дзяржаўнага фінансавання для рэінвеставання ў дзяржаўныя паслугі ўсіх відаў.
• Павышэнне грамадскага інстытуцыйнага даверу да дзяржаўных органаў у справе справядлівага прымянення законаў і падаткаабкладання.
• Буйныя карпарацыі і мультымільянеры адмаўляюцца ад аўтаматызаванага падаткаабкладання, павялічваючы выдаткі на лабістаў, выкарыстоўваючы канфідэнцыяльнасць даных і праблемы хакерства, каб супрацьстаяць выкарыстанню гэтай тэхналогіі.
• Багатыя наймаюць больш бухгалтараў і юрыстаў, каб дапамагчы ім абысці аўтаматызаванае падаткаабкладанне.
• Тэхналагічныя кампаніі павялічваюць інвестыцыі ў распрацоўку рашэнняў машыннага навучання ў падатковым сектары і ў партнёрстве з падатковымі органамі.

Пытанні для каментавання

• Ці ёсць у вас вопыт выкарыстання аўтаматызаваных паслуг падаткаабкладання?
• Як яшчэ штучны інтэлект можа дапамагчы ў кіраванні падатковай інфармацыяй і сістэмамі?