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Enregistrement W3166775709 · doi:10.59403/2sjxe4d

Taxing Artificial Intelligence and Robots: Critical Assessment of Potential Policy Solutions and Recommendation for Alternative Approaches

2020· article· en· W3166775709 sur OpenAlexaboutno aff
Vijaya Sherry Chand, Svetlana Kostić, Amanda Reis

Notice bibliographique

RevueWorld Tax Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Economy and Work Transformation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotGovernment (linguistics)RevenueTax revenueNeutralityOrder (exchange)UnemploymentSimplicityEconomicsBusinessArtificial intelligencePublic economicsComputer sciencePolitical scienceLawFinanceEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, investments in technology have resulted in an exponential growth of AI/robots. It is argued that some of these innovations are able to outperform and replace humans in various types of jobs. Accordingly, concerns regarding government revenues have been raised, as AI/robots could trigger widespread unemployment with the result that less tax revenue will accrue to the government. This contribution, as a start, analyses whether or not this is truly a concern. In order to do so, the authors map the Industrial Revolution(s) that humankind has witnessed and then conduct a literature review of economic and demographic studies relevant to the debate. The economic studies indicate two different directions, that is, some argue that AI/robots (Industry 4.0) will increase human jobs whereas others argue that jobs could disappear. At the same time, the demographic perspective indicates that a purely economic employment-focused view of AI/robots is bound to lead to inconclusive results. Assuming that this is a probable concern, the authors summarize selected measures taken by governments as well as the various options that have been considered in academic literature to introduce taxes on AI/robots. Subsequently, the authors analyse the various “taxing” options from the perspective of commonly accepted tax policy principles applicable to electronic commerce (Ottawa Taxation Framework conditions). This analysis indicates that several proposals (e.g. proposals that treat AI/robots as independently taxable subjects or proposals that attribute income to owners of AI/robots) breach the principles of (i) neutrality; (ii) simplicity and certainty; (iii) efficiency; (iv) effectiveness and fairness; and (v) flexibility. Thus, such measures should not be pursued. The authors also conclude that, at this stage, targeted taxes on AI/robots should not be introduced, as this would also be contrary to the measures taken by governments globally to promote research and development (R&D) (input or output incentives). The present contribution therefore suggests that governments need to be proactive rather than reactive in this area. This could be achieved by monitoring the impact of AI/robots on a regular basis, and if the trend indicates that jobs are disappearing or revenues are declining, then the article suggests that states raise funds from an earmarked education tax. The funds raised from this tax, among other objectives, should be used to finance and foster professional educational programmes to reskill workers, besides assisting and guiding them to transition into new roles. However, a national measure may not be sufficient to tackle the issue (issues) at stake, especially in light of the demographic perspective discussed in the contribution. Thus, considering some jurisdictions may not be in a position to implement or fully benefit from an education tax, the authors also discuss the possibility of implementing a global fiscal redistribution mechanism (multilateral solution) from developed (surrender jurisdictions) to developing countries (recipient jurisdictions). The latter, depending on its scope, could be in the form of a global education tax or more broadly a planetary tax.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0100,007
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0150,018
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0120,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,178
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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