211service.com
Laikas permąstyti teisinį elgesį su robotais
Jialun Deng
Pandemija siautėja su pražūtingomis pasekmėmis, o įsisenėjusios rasinio šališkumo ir politinės poliarizacijos problemos kyla į galvą. Dirbtinis intelektas (AI) gali padėti mums susidoroti su šiais iššūkiais. Tačiau AI rizika tampa vis akivaizdesnė. Stipendija iliustravo AI neskaidrumo ir paaiškinamumo stokos atvejus, dizaino pasirinkimus, dėl kurių atsiranda šališkumas, neigiamas poveikis asmeninei gerovei ir socialinei sąveikai bei galios dinamikos tarp asmenų, korporacijų ir valstybės pokyčiai, prisidedantys prie didėjančios nelygybės. Ar dirbtinis intelektas bus sukurtas ir naudojamas gerai, ar žalingai, daugiausia priklausys nuo jį reglamentuojančių ir reguliuojančių teisinių sistemų.
Turėtų būti sukurtas naujas DI reguliavimo principas – dirbtinio intelekto teisinio neutralumo principas, patvirtinantis, kad įstatymai neturėtų diskriminuoti DI ir žmogaus elgesio. Šiuo metu teisinė sistema nėra neutrali. AI, kuris yra žymiai saugesnis už žmogų, gali būti geriausias pasirinkimas vairuojant transporto priemonę, tačiau galiojantys įstatymai gali uždrausti transporto priemones be vairuotojo. Žmogus gali gaminti kokybiškesnes prekes nei robotas už panašią kainą, tačiau verslas gali automatizuotis, nes taupo mokesčius. AI gali geriau kurti tam tikras naujoves, tačiau įmonės gali nenorėti naudoti AI, jei tai riboja intelektinės nuosavybės teisių nuosavybę. Visais šiais atvejais neutralus teisinis požiūris galiausiai būtų naudingas žmonių gerovei, nes padėtų įstatymui geriau pasiekti pagrindinius politikos tikslus.
KEBRIDŽO UNIVERSITETO SPAUDAApsvarstykite amerikietį mokesčių sistema . Dirbtinis intelektas ir žmonės užsiima tomis pačiomis komerciškai produktyviomis veiklomis, tačiau įmonės, kuriose jie dirba, yra apmokestinamos skirtingai, atsižvelgiant į tai, kas ar ką atlieka darbą. Pavyzdžiui, automatizavimas leidžia įmonėms išvengti darbdavių darbo užmokesčio mokesčių. Taigi, jei pokalbių robotas įmonei kainuoja tiek pat, kiek neatskaičius mokesčių, kiek tą patį darbą dirbantis darbuotojas (ar net šiek tiek daugiau), iš tikrųjų įmonei automatizuoti atskaičius mokesčius kainuoja mažiau.
Be to, kad išvengtų darbo užmokesčio mokesčių, įmonės gali paspartinti mokesčių atskaitymą kai kurioms AI, kai jos turi fizinį komponentą arba kai joms taikomos tam tikros išimtys programinei įrangai. Kitaip tariant, darbdaviai gali reikalauti didelės dalies kai kurių AI išlaidų iš anksto kaip mokesčių atskaitymą. Galiausiai darbdaviai taip pat gauna įvairių netiesioginių mokesčių paskatų automatizuoti. Trumpai tariant, nors mokesčių įstatymai nebuvo sukurti automatizavimui skatinti, jie teikia pirmenybę dirbtiniam intelektui, o ne žmonėms, nes darbas apmokestinamas labiau nei kapitalas.
Ir AI nemoka mokesčių! Pajamų ir darbo mokesčiai yra didžiausi vyriausybės pajamų šaltiniai, kartu jie sudaro beveik 90 % visų federalinių mokesčių pajamų. Dirbtinis intelektas ne tik nemoka pajamų mokesčių ar negeneruoja užimtumo mokesčių, jis neperka prekių ir paslaugų, todėl nėra apmokestinamas pardavimo mokesčiais, jis neperka ir neturi nuosavybės, todėl nemoka turto mokesčių. AI tiesiog nėra mokesčių mokėtojas. Jei rytoj visi darbai būtų automatizuoti, didžioji dalis mokesčių bazės iškart išnyktų.
Kai įmonės automatizuojasi, vyriausybė praranda pajamas, bendrai galbūt šimtus milijardų dolerių. Tai gali labai apriboti vyriausybės galimybes mokėti už tokius dalykus kaip socialinė apsauga, krašto apsauga ir sveikatos apsauga. Jei žmonės galiausiai gauna panašų darbą, pajamų praradimas yra tik laikinas. Tačiau jei darbo vietų praradimas yra nuolatinis, turi pasikeisti visa mokesčių struktūra.
Diskusijos apie robotų apmokestinimą užvirė 2017 m., kai Europos Parlamentas atmetė pasiūlymą svarstyti robotų mokestį, o Billas Gatesas vėliau pritarė mokesčio idėjai. Šiandien ši problema yra dar svarbesnė, nes įmonės imasi robotų naudojimo dėl su pandemija susijusių pavojų darbuotojams. Daugelis įmonių klausia: kodėl nepakeitus žmonių mašinomis?
Automatizavimas neturėtų būti skatinamas iš principo, tačiau labai svarbu sukurti mokesčių atžvilgiu neutralią politiką, kad būtų išvengta neefektyvaus technologijų naudojimo subsidijavimo ir būtų užtikrintos vyriausybės pajamos. Automatizavimas siekiant sutaupyti mokesčių gali nepadidinti verslo našumo ir nesuteikti naudos vartotojams, o dėl to gali sumažėti našumas, siekiant sumažinti mokesčių naštą. Tai nėra socialiai naudinga.
Mokesčių neutralumo tarp žmonių ir AI pranašumas yra tas, kad jis leidžia rinkai prisitaikyti be mokesčių iškraipymų. Tada įmonės turėtų automatizuoti tik tuo atveju, jei tai bus efektyviau ar produktyviau. Kadangi dabartinė mokesčių sistema yra palanki automatizavimui, perėjimas prie neutralios mokesčių sistemos padidintų darbuotojų patrauklumą. Jei pesimistinės prognozės apie ateitį, kai dėl automatizavimo gerokai padidės nedarbas, pasitvirtintų, pajamos iš neutralaus apmokestinimo galėtų būti panaudotos geresniam darbuotojų švietimui ir mokymui ir netgi socialinių išmokų programoms, tokioms kaip bazinės pajamos, remti.
Kai politikos formuotojai sutiks, kad jie nenori teikti pranašumų dirbtiniam intelektui prieš dirbančius žmones, jie galėtų sumažinti mokesčius žmonėms arba sumažinti AI teikiamas mokesčių lengvatas. Pavyzdžiui, darbo užmokesčio mokesčiai (kurie apmokestinami įmonėms nuo jų darbuotojų atlyginimų) galbūt turėtų būti panaikinti, nes tai skatintų neutralumą, sumažintų mokesčių sudėtingumą ir baigtųsi apmokestinti socialiai vertingą dalyką – žmogiškąjį darbą.
Dar ambicingesnis AI teisinis neutralumas gali paskatinti iš esmės pakeisti kapitalo apmokestinimą. Nors nauji mokesčių režimai galėtų būti tiesiogiai taikomi dirbtiniam intelektui, greičiausiai dėl to padidėtų reikalavimų laikymosi išlaidos ir mokesčių sistema taptų sudėtingesnė. Tai taip pat apmokestintų inovacijas ta prasme, kad galėtų nukentėti verslo modelius, kurie teisėtai yra produktyvesni naudojant mažiau žmonių. Geresnis sprendimas būtų padidinti kapitalo prieaugio mokesčius ir pelno mokesčio tarifus, siekiant sumažinti priklausomybę nuo pajamų šaltinių, tokių kaip pajamų ir darbo užmokesčio mokesčiai. Dar prieš AI įžengiant į sceną, kai kurie mokesčių ekspertai metų metus tvirtino, kad darbo pajamų mokesčiai yra per dideli, palyginti su kitais mokesčiais. AI gali suteikti reikiamą postūmį pagaliau išspręsti šią problemą.
Didesnio kapitalo apmokestinimo priešininkai savo argumentus daugiausia grindžia susirūpinimu dėl tarptautinės konkurencijos. Pavyzdžiui, Harvardo ekonomistas Lawrence'as Summersas. teigia, kad Tikėtina, kad mokesčiai technologijoms paskatins gamybą jūroje, o ne kurs darbo vietas namuose. Šie rūpesčiai yra pervertinti, ypač kalbant apie tokias šalis kaip JAV. Tikėtina, kad investuotojai ir toliau investuos į JAV net ir turėdami gana didelius mokesčius dėl įvairių priežasčių: prieigos prie vartotojų ir finansų rinkų, nuspėjamos ir skaidrios teisinės sistemos bei gerai išvystytos darbo jėgos, infrastruktūros ir technologinės aplinkos.
Mokesčių sistema, pagrįsta dirbtinio intelekto teisiniu neutralumu, ne tik pagerintų prekybą, nes būtų panaikintos neefektyvios subsidijos automatizavimui; tai padėtų užtikrinti, kad dirbtinio intelekto teikiama nauda nebūtų teikiama labiausiai pažeidžiamų asmenų sąskaita, nes būtų sudarytos vienodos sąlygos darbuotojams ir užtikrintos tinkamos mokesčių pajamos. Tikėtina, kad dirbtinis intelektas lems didžiulius, bet prastai paskirstytus finansus pelno , ir tai pareikalaus ir leis politikos formuotojams permąstyti, kaip paskirstyti išteklius ir paskirstyti turtą. Jie gali suprasti, kad mes ne taip gerai dirbame dabar .
Ryanas Abbottas yra Surėjaus universiteto teisės mokyklos teisės ir sveikatos mokslų profesorius ir UCLA Davido Geffeno medicinos mokyklos medicinos profesoriaus asistentas .