Нужно ли готовиться к приходу искусственного интеллекта. Часть 2

Нужно ли готовиться к приходу искусственного интеллекта. Часть 2

Как искусственный интеллект меняет жизнь сейчас и что может измениться в будущем.
High Tech и связь / Евгений Воловик 15 Апр 2018, 02:10
Нужно ли готовиться к приходу искусственного интеллекта. Часть 2

Карл Маркс говорил примерно так: из всех окон капитализма на нас глядит коммунизм. Представим себе картину блистательного будущего, видимо, совсем недалекого. Где-то лет через двадцать искусственный интеллект воцарится на Земле. Все делают роботы: выращивают хлеб, пасут коров, добывают руду, плавят сталь, собирают на конвейере телефоны, яхты и автомобили, водят грузовики и самолеты, охраняют правопорядок, обучают детей, лечат людей, сочиняют легкую музыку и детективные романы.

Каждому гражданину гарантируется крыша над головой, средства на пропитание, на одежду, на бесплатный проезд в общественном транспорте, бесплатное среднее и высшее образование. Человек этого нового дивного мира не думает ни о деньгах, ни о хлебе насущном. Если раньше люди работали, чтобы жить, теперь живут, чтобы заниматься любимым делом. Человек контролирует работу роботов, создает новые теории мироздания, невиданные ранее творения человеческого духа.

Примерно так выглядело будущее в социально-философских романах великих советских фантастов второй половины прошлого века – И.А. Ефремова, братьев А. и Б. Стругацких и других.

Можно представить себе и другое будущее искусственного интеллекта, так сказать, в стиле фильмов «Терминатор»: искусственный интеллект, завоевав мировое господство, сделал человека ненужным. В мире, отравленном радиоактивными осадками развязанной искусственным интеллектом атомной войны, борются за существование разрозненные группы отчаявшихся людей.

Оказывается, путь, по которому пойдет развитие «общества искусственного интеллекта», во многом зависит от своевременного и правильного выбора государственной налоговой и социальной политики.

Искусственный интеллект и налоговое администрирование сегодня

Тем временем искусственный интеллект сам начинает оказывать немалое влияние на налоговое администрирование. Вот всего несколько направлений использования искусственного интеллекта (ИИ) для решения различных задач в этой области.

1.    Автоматизация принятия рутинных решений и подготовки отчетности. Это – одна из простейших функций ИИ. Алгоритмы способны классифицировать продажи в целях управления начислением НДС. Они также могут сканировать отчетные документы и проводить анализ расходов работников в целях определения правомерности налоговых вычетов в зависимости от вида траты и ее размера.

2.    Налогоплательщик получает возможность не только анализировать историю операций, но и с помощью ИИ строить прогнозы. Каковы причины роста налоговой нагрузки? Кроются ли они в диспропорциях региональных продаж? Настал ли момент продавать инвестиции, чтобы получить налоговую выгоду до изменения правил или условий рынка? Системы ИИ дают возможность мгновенно получить представление о состоянии проблем. 

Использование ИИ повышает точность и ускоряет подготовку прогнозов. Утверждают, что ИИ способен улавливать тенденции на интервалах в год, квартал, месяц и даже еще чаще. Принимаемые ИИ решения оказываются надежнее, чем оценки на базе традиционного регрессионного анализа или линейной интерполяции.

3.    ИИ, например, будет способен давать оценку вероятности проведения у налогоплательщика налоговой проверки в будущем году. Для этого будут проанализированы данные налогоплательщика и проведено их сопоставление со сведениями об общем состоянии экономики. Алгоритм ИИ сможет ответить, к примеру, на вопросы:

·                    приведет ли перевод штаб-квартиры фирмы в другую страну к повышению вероятности налоговой проверки;

·                    каковы будут налоговые последствия изменения организационно-правовой формы бизнеса;

·                    как изменятся налоговые риски и структура бизнеса, например, после предстоящих муниципальных или национальных выборов.

Для ответов на эти вопросы ИИ проанализирует широкий массив неструктурированных данных и на основе этого анализа построит вероятностную модель.

4.    ИИ сможет оказывать помощь в принятии нетривиальных решений в условиях отсутствия фактических структурированных данных. Например, если группе юристов для анализа объемного договора требуется несколько часов, то ИИ сможет выполнить ту же задачу за секунды и оценить, содержит ли документ положения, чреватые для компании возникновением проблем, в том числе и налоговых. Для текстовой аналитики могут использоваться несколько нейронных сетей. Одна сеть может извлекать из текстов сущности (смыслы), другая – устанавливать связи между сущностями, третья – выявлять взаимосвязи, несущие налоговые риски для фирмы.

5.    Система ИИ способна вести мониторинг журнала продаж и принимать обоснованные решения относительно уровня риска налоговых афер, которым подвергается компания. Человек в процессе выполнения такого анализа обычно руководствуется своим опытом и интуицией: финансовый аналитик просто знает, что искать. ИИ строит собственную статистическую модель на базе анализа случаев мошенничества и выявляет схемы, которые человек просто не замечает.

6.    Налогово-таможенная служба Великобритании сообщила о планах использования роботов для проверки налоговых деклараций. До конца этого года автоматизации подвергнется решение многих задач, начиная с расследования сложных налоговых дел до обслуживания клиентов в Твиттере. Ожидают, что внедрение роботов облегчит работу налоговиков, численность которых до 2021 года планируется сократить на треть. 

Какие налоги стране платит роботовладелец в России сейчас

НДС на покупку робота

18%

Налог на прибыль

20%

НДФЛ (с доходов высокооплачиваемых наладчиков и программистов)

13% от зарплаты

Налог на имущество (специальные сооружения для роботов)

1,1% - от среднегодовой стоимость

2% - от кадастровой стоимости

Земельный налог

1,5 % 


 Сценарии развития событий

В области построения образов будущего открывается широкое поле для творчества. Следуя наиболее оптимистическому сценарию, можно предположить, что необходимость в налогообложении роботов и внедрении гарантированного базового дохода (ГБД) вообще не возникает. Предприятия постепенно проводят автоматизацию, которая не сопровождается массовыми увольнениями. 

Высвобождаемые люди за приемлемые сроки переучиваются и находят новую работу. Они уходят от выполнения рутинных операций, начинают заниматься решением проблем более высокой сложности, созданием новых продуктов и услуг, работой с клиентами, поиском новых рынков сбыта и т.д. 

Возможными новыми занятиями становится мониторинг процессов принятия решений системами ИИ и слежение за их работой, разработка новых решений ИИ, обучение инструментарию ИИ. Государство может взять на себя финансирование переподготовки людей и облегчения их доступа к высшему образованию.

Другой сценарий развития событий предусматривает фундаментальные экономические сдвиги. Государство проводит преобразования продуманно и последовательно. На первом этапе осознание процессов трансформации структуры занятости под влиянием ИИ происходит медленно. Власти демонстрируют вялую реакцию на эти процессы. Тем не менее в ряде стран начинают проводить эксперименты с ГБД и механизмами альтернативного финансирования. 

Значительно увеличивается поддержка ускоренного развития новых отраслей и стартапов. Параллельно наращиваются государственные инвестиции, целью которых является преобразование системы народного образования на всех ее уровнях: система переориентируется на подготовку учащихся к жизни в быстроменяющемся мире, на переподготовку взрослого населения, на реализацию программ обучения на протяжении всей жизни человека.

Начинается реализация схем ГБД и УБУ, растет пособие по безработице для граждан, лишившихся работы из-за внедрения новой техники. Финансирование этих мер осуществляется за счет механизмов, разных в различных странах, чаще всего за счет налога на роботов. Несмотря на противодействие на начальной стадии внедрения, эти схемы сравнительно быстро переходят в режим нормального функционирования и полностью обеспечивают государственные потребности в финансировании преобразований.

Если же средств не хватает, государство начинает брать под контроль новые технологии. Создаются правовые системы, в которых любой разработчик систем ИИ должен будет передать государству права на интеллектуальную собственность (ИС). Государство выдает компании лицензию на ИС в обмен на долю ее прибыли, другая доля достается разработчикам ИС. Постепенно государство накапливает средства для увеличения бюджетов научно-исследовательских проектов в университетах. В научную среду массово возвращаются высококвалифицированные специалисты, в то время как государство является полновластным владельцем ИС.

Постепенно пособия по безработице, гарантированный базовый доход и универсальные базовые услуги исчезают. Права на зарегистрированную ИС помещаются в фонд, акционером которого является каждый гражданин государства. Роялти с этой ИС распределяются поровну между всеми акционерами после того, как государство забирает себе несколько десятков процентов на расходы на образование, здравоохранение, транспорт, полицию и оборону. 

Начинают возникать новые отраслевые модели. Возрастает роль разработчиков ИС, растет количество предприятий, занимающихся коммерциализацией ИС по выданной им государственной лицензии, но не проводящих научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы.

На заключительном этапе происходит рост вакансий в новых предприятиях и отраслях. Появляются профессии, которые сегодня просто невозможно себе представить. Некоторые люди меняют свой образ жизни: в обмен на некоторое сокращение зарплаты они корректируют соотношение «работа-досуг» (уменьшают работу и увеличивают досуг). По мере перехода экономики в режим роста и повышения уровня занятости начинают расти и налоговые поступления, власти постепенно снижают и в конечном счете отменяют налоги на роботов.

Предлагают еще третий, «апокалиптический» сценарий. Проведя полную автоматизацию производства, предприятия кардинально сокращают персонал, совершенно не задумываясь о последствиях. Быстро падают налоговые сборы. Растет пропасть между богатейшими и беднейшими слоями общества, она принимает чудовищные размеры. 

Из-за противодействия частного сектора меры по налогообложению роботов проводятся нерешительно. Недальновидные слабые правительства делают судорожные попытки ввести ГБД, но быстро отказываются от этой идеи из-за неспособности его профинансировать. Пособия по безработице уменьшаются либо вовсе отменяются, люди оказываются выброшенными на произвол судьбы. Резко сокращаются услуги государственных учреждений, здравоохранения, дети рано покидают школу, чтобы начать зарабатывать средства для семьи.

Из бедных районов уходит полиция, отключаются водопровод и канализация. Кругом высятся зловонные горы неубранного мусора. Бушуют эпидемии. Быстро разрастаются «незаконные трущобные поселения». Растет преступность.

Стремясь уйти от грабителей и быть в лихие времена поближе к земле, народ бежит из городов. Люди еще не знают, что это только начало, все худшее впереди. На таком фоне процветают островки «хозяев жизни», за мощной защитой автоматических систем охраны «на полную катушку» пользующихся плодами полной автоматизации производства.

Три сценария развития событий

• Роботы и люди дружат

• Люди полностью контролируют роботов

• Власть захватили роботы

Что делать

Можно согласиться с мнением, что ни один из описанных сценариев в чистом виде наверняка не реализуется. Цель этих живописных картин – растормошить общество, заставить его размышлять, искать варианты, которые могли бы оказаться работоспособными либо при любом развитии событий, либо при реализации какого-то одного конкретного сценария. 

Государствам придется заняться моделированием различных вариантов решения проблем и анализом их экономических и налоговых последствий, а затем на основе этого анализа делать политический выбор. Моделирование должно помочь власти найти нужное сочетание размеров пособия по безработице, ГБД и УБУ, сочетание, которое могло бы обеспечить социальное процветание и экономическую стабильность. На этой основе можно будет определить требования к госбюджету. 

Исходя из них необходимо будет провести оценку различных комбинаций налога с корпораций, налога на доходы физических лиц, НДС, налога на инвестиции, на наследство, на имущество, других источников пополнения государственных бюджетов. Результаты моделирования могут стать основой для общественного обсуждения будущего, каким люди хотели бы его видеть, и способов его финансирования.

Подписывайтесь на нашу рубрику:
Для подпсики необходимо авторизироваться
Укажите вашу электронную почту в личном кабинете
Комментарий
Чтобы оставить комментарий необходимо авторизироваться