Автоматизација за ревизија на богатите: Дали вештачката интелигенција може да ги доведе во ред даночните затајувачи?

• автор:
• име на авторот

  Quantumrun Foresight
• Октомври 25, 2023

Резиме на увид

Владите ширум светот, вклучително и Кина и САД, ја истражуваат употребата на вештачка интелигенција (ВИ) за модернизирање на даночните системи. Кина има за цел целосна автоматизација до 2027 година, фокусирајќи се на даночното затајување меѓу богатите и влијателите на социјалните мрежи. Спротивно на тоа, САД се борат со ревизија на богатите поради намалените буџети на IRS и употребата на правни дупки. Salesforce разви AI Economist, алатка која користи учење за засилување за да ги истражи правичните даночни политики. Иако ветува, технологијата предизвикува загриженост како зголемен јавен надзор и отпор од богати поединци и корпорации кои можат да се борат против автоматизацијата во оданочувањето.

Автоматизација за ревизија на богатиот контекст

Кинеската државна даночна администрација вети дека ќе го засили користењето на вештачката интелигенција (2022) за да се идентификуваат даночните затајувачи и да им се изрече најстрогата казна според законот. За да го подобри мониторингот, Кина продолжува со развојот на системот Golden Tax IV, според кој податоците и информациите на компанијата од сопствениците, извршните директори, банките и другите регулатори на пазарот ќе бидат поврзани и достапни за даночните власти да ги испитаат. Конкретно, земјата ги таргетира креаторите на содржини на социјалните медиуми и влијателите кои заработуваат милиони долари од онлајн преносите. Кина се надева дека ќе спроведе целосна автоматизација до 2027 година, користејќи облак и големи податоци. Кинеските богати очекуваат и поголеми даночни плаќања оваа година (2022-2023), поради кампањата за „заеднички просперитет“ на претседателот Кси Џинпинг.

Во меѓувреме, оданочувањето на богатите во САД продолжува да биде тешка битка. Во 2019 година, УЈП призна дека е поисплатливо да се оданочуваат лицата со ниски плати отколку да се оди по големите корпорации и првите 1 процент. Агенцијата објави дека со оглед на тоа што ултрабогатите имаат на располагање армија од најдобри адвокати и сметководители, тие можат да ги искористат предностите од различни правни даночни дупки, вклучително и офшор сметки. Буџетот на агенцијата исто така беше намален со децении од Конгресот, што доведе до неоптимално ниво на персонал. И додека постои двопартиска поддршка за зголемување на финансирањето на агенцијата, мануелната работа нема да биде доволна за борба против ресурсите на мултимилионерите.

Нарушувачко влијание

Автоматизирањето на даночните политики е сложена и често контроверзна тема. Но, што ако постоеше начин да се направи помалку политичко и повеќе водено од податоци, за да биде фер за сите? Влезете во AI Economist – алатка развиена од истражувачи во технолошката фирма Salesforce која користи засилено учење за да ги идентификува оптималните даночни политики за симулирана економија. Вештачката интелигенција сè уште е релативно едноставна (не може да ги земе предвид сите сложености на реалниот свет), но тоа е ветувачки прв чекор кон евалуација на политиките на нов начин. Во еден ран резултат, вештачката интелигенција откри пристап за максимизирање на продуктивноста и еднаквоста на приходот што беше 16 проценти поправеден од најсовремената прогресивна даночна рамка што ја проучуваа академски економисти. Подобрувањето во однос на сегашната политика на САД беше уште позначајно.

Претходно, невронските мрежи (меѓусебно поврзани точки на податоци) се користеа за управување со агенти во симулирани економии. Меѓутоа, правењето на креаторот на политиката вештачка интелигенција промовира модел во кој работниците и креаторите на политиката се прилагодуваат на однесувањето на другите. Бидејќи стратегијата научена според една даночна политика можеби нема да работи толку добро според друга, моделите за зајакнување на учењето имаа тешкотии со оваа динамична средина. Тоа значеше и дека вештачката интелигенција сфатила како да го игра системот. Некои вработени научија да ја намалат својата продуктивност за да се квалификуваат за пониска даночна група, а потоа повторно да ја зголемуваат за да избегнат плаќање даноци. Сепак, според Salesforce, ова давање и земање помеѓу работниците и креаторите на политики обезбедува симулација пореална од кој било претходно изграден модел, со даночни политики обично поставени и почесто од корист за богатите.

Пошироки импликации на автоматиката ревизија на богатите

Можните импликации на автоматизацијата што се користи за ревизија на богатите може да вклучуваат: 

• Зголемено истражување за тоа како вештачката интелигенција може да ги собира, синтетизира и извршува даночните пријави.
• Земјите како Кина издаваат построги даночни регулативи за нејзините големи корпорации и поединци со висока заработка. Сепак, ова може да доведе до зголемен јавен надзор и наметливо собирање податоци.
• Повеќе достапни јавни средства за реинвестирање во јавни услуги од секаков вид.
• Зголемена јавна институционална доверба во владините агенции за правична примена на законот и оданочувањето.
• Големите корпорации и мултимилионери се противат на автоматизираното оданочување со зголемено трошење на лобистите, користејќи ја приватноста на податоците и загриженоста за хакирање за да се спротивстават на употребата на технологијата.
• Богатите вработуваат повеќе сметководители и адвокати за да им помогнат да го заобиколат автоматското оданочување.
• Технолошките фирми ги зголемуваат инвестициите во развивање решенија за машинско учење во даночниот сектор и партнерство со даночните агенции.

Прашања за коментирање

• Дали имате искуство со користење на автоматизирани даночни услуги?
• Како инаку вештачката интелигенција може да помогне во управувањето со даночните информации и системи?