211service.com
Czas przemyśleć na nowo prawne traktowanie robotów
Jialun Deng
Pandemia szaleje z niszczycielskimi skutkami, a do głosu dochodzą długotrwałe problemy z uprzedzeniami rasowymi i polaryzacją polityczną. Sztuczna inteligencja (AI) może nam pomóc w radzeniu sobie z tymi wyzwaniami. Jednak zagrożenia związane ze sztuczną inteligencją stają się coraz bardziej widoczne. Stypendium zilustrowało przypadki nieprzejrzystości AI i braku możliwości wyjaśnienia, wyborów projektowych, które prowadzą do uprzedzeń, negatywnego wpływu na osobiste samopoczucie i interakcje społeczne oraz zmian w dynamice władzy między jednostkami, korporacjami i państwem, przyczyniając się do rosnących nierówności. To, czy sztuczna inteligencja jest rozwijana i wykorzystywana w dobry czy szkodliwy sposób, będzie w dużej mierze zależeć od ram prawnych, które ją regulują i regulują.
Powinna istnieć nowa wiodąca zasada regulacji sztucznej inteligencji, zasada neutralności prawnej sztucznej inteligencji, która zakłada, że prawo nie powinno dążyć do dyskryminacji między sztuczną inteligencją a ludzkim zachowaniem. Obecnie system prawny nie jest neutralny. Sztuczna inteligencja, która jest znacznie bezpieczniejsza niż człowiek, może być najlepszym wyborem do prowadzenia pojazdu, ale obowiązujące przepisy mogą zabraniać prowadzenia pojazdów bez kierowcy. Osoba może produkować towary wyższej jakości niż robot po podobnych kosztach, ale firma może się zautomatyzować, ponieważ oszczędza na podatkach. Sztuczna inteligencja może być lepsza w generowaniu niektórych rodzajów innowacji, ale firmy mogą nie chcieć jej używać, jeśli ogranicza to własność praw własności intelektualnej. We wszystkich tych przypadkach neutralne traktowanie prawne ostatecznie przyniosłoby korzyści ludzkiemu dobrobytowi, pomagając prawu w lepszym osiąganiu podstawowych celów politycznych.
PRASA UNIWERSYTECKA CAMBRIDGERozważmy Amerykanina system podatkowy . Sztuczna inteligencja i ludzie angażują się w ten sam rodzaj działalności komercyjnej, ale firmy, dla których pracują, są opodatkowane inaczej w zależności od tego, kto lub co wykonuje pracę. Na przykład automatyzacja pozwala firmom uniknąć podatków od wynagrodzeń pracodawcy. Jeśli więc chatbot kosztuje firmę tyle samo, co przed opodatkowaniem, co pracownik wykonujący tę samą pracę (lub nawet nieco więcej), w rzeczywistości automatyzacja po opodatkowaniu kosztuje firmę mniej.
Oprócz unikania podatków od wynagrodzeń, firmy mogą przyspieszyć odliczenia podatkowe w przypadku niektórych AI, gdy ma ona element fizyczny lub podlega pewnym wyjątkom dotyczącym oprogramowania. Innymi słowy, pracodawcy mogą żądać z góry dużej części kosztów niektórych SI w postaci odliczenia podatkowego. Wreszcie pracodawcy otrzymują również różne pośrednie zachęty podatkowe do automatyzacji. Krótko mówiąc, chociaż przepisy podatkowe nie zostały zaprojektowane z myślą o zachęcaniu do automatyzacji, faworyzują sztuczną inteligencję nad ludźmi, ponieważ praca jest opodatkowana bardziej niż kapitał.
A AI nie płaci podatków! Podatki dochodowe i od zatrudnienia są największymi źródłami dochodów rządu, stanowiąc łącznie prawie 90% całkowitych federalnych dochodów podatkowych. AI nie tylko nie płaci podatków dochodowych ani nie generuje podatków od zatrudnienia, nie kupuje towarów i usług, więc nie jest naliczana podatków od sprzedaży, ani nie kupuje ani nie posiada własności, więc nie płaci podatków od nieruchomości. AI po prostu nie jest podatnikiem. Gdyby jutro cała praca miała zostać zautomatyzowana, większość podstawy opodatkowania natychmiast by zniknęła.
Kiedy firmy się automatyzują, rząd traci dochody, potencjalnie setki miliardów dolarów łącznie. Może to znacznie ograniczyć zdolność rządu do płacenia za takie rzeczy, jak ubezpieczenie społeczne, obrona narodowa i opieka zdrowotna. Jeśli ludzie w końcu dostaną porównywalną pracę, utrata dochodów jest tylko tymczasowa. Ale jeśli utrata miejsc pracy jest trwała, to cała struktura podatkowa musi ulec zmianie.
Debata na temat opodatkowania robotów rozpoczęła się w 2017 r. po tym, jak Parlament Europejski odrzucił propozycję rozważenia podatku od robotów, a Bill Gates poparł ideę podatku. Kwestia ta jest dziś jeszcze bardziej krytyczna, ponieważ firmy zwracają się do korzystania z robotów w związku z zagrożeniami dla pracowników związanymi z pandemią. Wiele firm pyta: dlaczego nie zastąpić ludzi maszynami?
Co do zasady nie należy zniechęcać do automatyzacji, ale kluczowe znaczenie ma tworzenie polityki neutralnej pod względem podatkowym, aby uniknąć subsydiowania nieefektywnych zastosowań technologii i zapewnić dochody rządowe. Automatyzacja w celu uzyskania oszczędności podatkowych może nie zwiększyć produktywności firm ani nie przynosić korzyści konsumentom, a także może skutkować spadkiem wydajności w celu zmniejszenia obciążeń podatkowych. Nie jest to korzystne społecznie.
Zaletą neutralności podatkowej między ludźmi a sztuczną inteligencją jest to, że umożliwia dostosowanie rynku bez zniekształceń podatkowych. Firmy powinny wtedy automatyzować tylko wtedy, gdy będzie to bardziej wydajne lub produktywne. Ponieważ obecny system podatkowy sprzyja automatyzacji, przejście w kierunku neutralnego systemu podatkowego zwiększyłoby atrakcyjność pracowników. Gdyby pesymistyczne przewidywania dotyczące przyszłości ze znacznie zwiększonym bezrobociem spowodowanym automatyzacją okazały się słuszne, dochody z neutralnego opodatkowania można by następnie wykorzystać na zapewnienie lepszej edukacji i szkoleń dla pracowników, a nawet na wspieranie programów świadczeń socjalnych, takich jak dochód podstawowy.
Gdy decydenci zgodzą się, że nie chcą przewagi sztucznej inteligencji nad pracownikami ludzkimi, mogą obniżyć podatki nakładane na ludzi lub zmniejszyć ulgi podatkowe przyznawane sztucznej inteligencji. Na przykład podatki od wynagrodzeń (które obciążają firmy od wynagrodzeń ich pracowników) być może powinny zostać wyeliminowane, co promowałoby neutralność, zmniejszyłoby złożoność podatkową i zakończyło opodatkowanie czegoś o wartości społecznej – pracy ludzkiej.
Bardziej ambitnie, neutralność prawna AI może skłonić do bardziej fundamentalnej zmiany w opodatkowaniu kapitału. Chociaż nowe systemy podatkowe mogłyby bezpośrednio ukierunkować się na sztuczną inteligencję, prawdopodobnie zwiększyłoby to koszty przestrzegania przepisów i uczyniłoby system podatkowy bardziej złożonym. Opodatkowałoby to również innowacje w tym sensie, że mogłoby ukarać modele biznesowe, które są w uzasadniony sposób bardziej produktywne przy mniejszej liczbie pracy ludzkiej. Lepszym rozwiązaniem byłoby zwiększenie podatków od zysków kapitałowych i stawek podatku od osób prawnych, aby zmniejszyć zależność od źródeł dochodów, takich jak podatek dochodowy i od wynagrodzeń. Jeszcze zanim sztuczna inteligencja wkroczyła na scenę, niektórzy eksperci podatkowi od lat argumentował, że podatki od dochodów z pracy są zbyt wysokie w porównaniu z innymi podatkami. Sztuczna inteligencja może zapewnić niezbędny bodziec do ostatecznego rozwiązania tego problemu.
Przeciwnicy zwiększonego opodatkowania kapitału w dużej mierze opierają swoje argumenty na obawach o międzynarodową konkurencję. Ekonomista z Harvardu Lawrence Summers, na przykład, twierdzi, że podatki nakładane na technologię prawdopodobnie napędzają produkcję na morzu, zamiast tworzyć miejsca pracy w kraju. Obawy te są przesadzone, szczególnie w odniesieniu do krajów takich jak Stany Zjednoczone. Inwestorzy prawdopodobnie będą nadal inwestować w Stanach Zjednoczonych nawet przy stosunkowo wysokich podatkach z różnych powodów: dostępu do rynków konsumenckich i finansowych, przewidywalnego i przejrzystego systemu prawnego oraz dobrze rozwiniętej siły roboczej, infrastruktury i środowiska technologicznego.
System podatkowy oparty na neutralności prawnej AI nie tylko poprawiłby handel poprzez wyeliminowanie nieefektywnych dotacji na automatyzację; pomogłoby to zapewnić, że korzyści płynące ze sztucznej inteligencji nie będą odnoszone kosztem najsłabszych, dzięki wyrównaniu szans dla pracowników ludzkich i zapewnieniu odpowiednich wpływów z podatków. Sztuczna inteligencja prawdopodobnie doprowadzi do ogromnych, ale słabo rozłożonych środków finansowych zyski , a to będzie zarówno wymagać, jak i umożliwić decydentom przemyślenie sposobu alokacji zasobów i dystrybucji bogactwa. Mogą zdać sobie sprawę, że nie wykonujemy tak dobrej roboty Teraz .
Ryan Abbott, jest profesor prawa i nauk o zdrowiu na University of Surrey School of Law oraz Adiunkt, adiunkt medycyny w Szkole Medycznej Davida Geffena na UCLA .