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杨志勇:人工智能、税收政策与税收理论

2020年08月17日 来源: 《税务研究》2018年第6期 作者: 杨志勇

  一、引言

  人工智能已进入高速发展阶段,人工智能技术的应用领域越来越广。无论人们的日常生活,还是生产经营活动,都或多或少地受到人工智能技术的影响。迄今,人工智能技术更多扮演的是助力美好生活和提高经济效率的角色。人工智能会对税收活动产生什么样的影响?它会对税收制度和税收征管提出什么样的要求?税收制度会不会因为人工智能而发生根本性变化?相应地,税收理论又可能向什么方向发展?现在,一切都还未知。

  当前,税收征管信息化进程已经在加快,金税工程建设和“互联网+”更是让纳税服务效率大幅提高。电子税务局建设、“互联网+大数据算法”、纳税评估中大数据思维的应用、智慧税务以及人工智能技术在税务工作中的应用已有初步的研究成果(柏鹏等,2017;刘尚希等,2015;刘若鸿等,2009;卢晓晨等,2017;重庆市国家税务局课题组,2017)。这些成果无疑在推动人工智能技术在税务工作中的应用上发挥了积极作用。同时,我们还应看到人工智能的发展与税收工作之间的诸多问题尚未得到深入研究。一方面,人工智能发展存在诸多争议;另一方面,税收理论尚未对人工智能在税收的应用上予以足够的重视,对人工智能可能在税收领域产生的影响也关注不够。本文拟在回顾人工智能发展简史及阐述人工智能发展存在的争议的基础上,分析税收政策可能在人工智能领域产生的作用,研究人工智能技术的应用可能对税收政策选择和税收理论造成的影响。

  二、人工智能发展的方向与需要的条件

  1950年,图灵发表文章“计算机器与智能”,文中提出的后来被称为“图灵测试”的命题至今还在为人工智能界提供灵感。1956年,只有10个人参加的达特茅斯人工智能夏季研讨会,标志着人工智能作为一门学科的正式起步。

  (一)人工智能的发展方向

  人工智能技术的发展方向一直有争议,是弱人工智能(ArtificialNarrowIntelligence,ANI),还是强人工智能(ArtificialGeneralIntelligence,AGI)?弱人工智能只关注特定任务的完成,不会有自主意识;强人工智能是人类级别的人工智能,人脑能干的,它都能胜任。当前,弱人工智能得到更多重视。强人工智能技术的发展因可能的安全隐患而在一定程度上受到限制。人工智能技术的选择自然要考虑其对人类安全的影响。但是,有安全隐患不等于不能发展。重要的是对风险加以防范,而不是一味地放弃。技术方向的不确定性,不能阻碍人工智能技术的发展。当弱人工智能技术发展到一定程度时,就可能直接过渡到强人工智能,不同方向最终殊途同归,而再进一步,就是超人工智能。超人工智能超出了人类认知的范围,人类或因此永生或灭亡?人工智能采用启发式算法可能会带来人类不愿意接受的风险(Parnas,2017)。

  机器会思考吗?对这一根本性问题的回答代表着人工智能技术发展的不同方向。“图灵测试”所提出的命题是:如果一台机器能与人类展开对话(通过电传设备)而其机器身份无法被识别,那么这台机器就具有智能(Turing,1950)。机器能够像人类一样地思考吗?机器不一定真得去思考,而是只要所给出的答案被认为是人类给出的就可以。实际上,就是人类的思考过程,也会有许多不确定性因素,错误的答案并不代表人类不能思考,那么有什么理由要求机器就一定要正确回答问题呢?人类的思考方式以及思考过程甚至连人类自己都不能理解,结果是怎么出来的也常常不得而知。可是,这有什么关系呢?

  (二)人工智能发展需要的条件

  1.人工智能技术的应用已经并将继续大大提高劳动生产率,带来更快的经济增长。这是就总体而言的。人工智能技术的开发需要资金投入,但研发可能成功也可能失败,靠技术来支撑经济增长,最重要的是要让相关技术得到更充分的发展。同时,人工智能技术的商业应用也很重要。没有商业应用,人工智能技术的发展最终将难以持续。仅停留在研发阶段、无法商业应用的人工智能技术终将不会走远。

  2.人工智能技术的发展离不开硬件支持。芯片以及其他核心元器件在很大程度上构成人工智能技术发展的基础。人工智能技术的发展涉及大数据、生物识别、物联网、安防等众多领域,各主要国家都在不同程度地参与人工智能技术的竞争,一些过去不怎么重视产业政策的国家甚至也出台鼓励人工智能技术发展的产业政策。

  3.人工智能技术的发展需要更多的高水平人才。税收政策的优化不仅是营商环境改善的需要,而且是吸引包括人工智能在内各领域高端人才的需要。构筑人才高地需要多方着力,个人所得税税负的下降,可以大大增强国家对人工智能高端人才的吸引力。事实上,美国税制改革曾经讨论过对研究生学费征税,人们担心这会导致美国人工智能人才储备不足,美国人工智能技术的优势不保。

  4.人工智能技术发展面临基础理论薄弱的问题,人工智能原理尚未得到透彻理解,这会成为人工智能技术发展的瓶颈。人才储备不足,是人工智能技术发展的瓶颈,是基础理论难以取得重大突破的主要因素。支持人工智能基础理论研究,需要加强人才培养和人才引进工作。当前,一些高水平大学设立人工智能学院,势必为人工智能人才的储备提供强有力的支持。

  三、人工智能发展的政策及税收政策的定位

  (一)国际社会对人工智能发展的政策

  无论是自上而下的符号主义,还是自下而上的联结主义,都属于弱人工智能技术路线,都没有让机器本身具有自主意识。李国杰(2018)指出,弱人工智能规划思路在现实中仍然是主流,2017年国务院颁布的《新一代人工智能发展规划》本质上是弱人工智能规划的发展思路,这只是人工智能发展的一条路径。黄铁军(2018)提出,基于脑科学的人工智能研究正在改变着一切,有关超越经典计算机的机器—神经形态机的研究越来越得到重视。不可否认的是,人工智能技术的发展关系到一个国家在未来社会能否占领科技制高点,各国之间竞争激烈,各国政府都不会放弃对人工智能技术发展的支持。综观国际社会对人工智能发展的政策支持,美国白宫2016年10月发布了《为人工智能的未来做好准备》(PreparingfortheFutureofArtificialIntelligence)和《国家人工智能研究与发展战略规划》(NationalArtificialIntelligenceResearchandDevelopmentStrategicPlan),将人工智能研发提升到国家战略层面。同时,人工智能技术的发展与信息技术发展紧密联系在一起,在欧洲“人类大脑计划”支持下,第一台在神经信息处理能力上超越人脑的神经形态机将在2022年研制出来。这些都表明,人工智能研究的重大突破离不开国家的支持。

  (二)中国人工智能发展的政策

  近年来,人工智能技术在中国发展迅速,政府的推动功不可没。2016年11月,国务院印发的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》,将发展人工智能作为推动信息技术产业跨越发展的基础之一。2017年,“人工智能”写进政府工作报告。同时,为抢抓人工智能发展的重大战略机遇,构筑人工智能发展的先发优势,加快建设创新型国家和世界科技强国,中国确定了2020年、2025年和2030年三步走的目标:第一步,到2020年,人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步;第二步,到2025年,人工智能基础理论实现重大突破,部分技术与应用达到世界领先水平;第三步,到2030年,人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心。

  诚然,三步走目标中的每一步都不容易实现。现在,距离第一步目标的实现只有不到三年时间,而后两步目标的规划实现也仅间隔五年。虽然这一轮人工智能的发展在世界上只是处于起始阶段,中国的部分技术应用已处于有利地位,但是人工智能总体技术的发展基于科技总体实力,中国科技总体实力还不够强大。当前,中国经济新动能正在转换,人工智能产业要成为新的重要经济增长点,对人工智能产业在经济结构中的地位提出了要求。人工智能产业化不仅要求技术进步,而且要求技术的商业应用,否则不可能有产业的发展。人工智能已经在教育、医疗、治安等多个领域应用,提高了公共服务效率,但应用的范围还有待进一步扩大,应用的程度也有待加深,技术应用的安全与隐私保护等问题也浮出水面。要让人工智能成为带动产业升级和经济转型的主要动力,不仅人工智能技术要发展,基础理论也需要重大突破,而且人工智能技术的发展不仅是技术自身的发展,还要体现在应用上,应用越广泛,与其他行业和领域结合越紧密,人工智能产业才能真正成为新的重要经济增长点,才有能力支撑进入创新型国家行列和社会主义现代化强国的奋斗目标。人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平的目标所设定的期限虽然是2030年,但是我国要成为世界主要人工智能创新中心,智能经济、智能社会建设就要取得明显成效,并为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础,这需要包括公共政策在内的全方位支持。

  (三)人工智能发展中的税收政策

  税收政策是公共政策的重要组成部分。政府对人工智能发展的支持,税收是重要手段之一。为此,税收政策的选择乃至税收制度的设计,都需要充分考虑到人工智能发展的因素。中国现行的税收制度和税收政策都为人工智能发展提供了支持,特别是研发费用加计扣除,更是直接支持了人工智能技术初始阶段的发展。但是,与国家人工智能发展规划的总体定位相比,税收政策和税收制度仍有进一步完善的空间。历史上可能没有一次技术革命像人工智能发展那样,对税收造成全方位的影响。这种影响随着技术进步而逐步扩大和加深,税收制度的设计、税收征管手段的优化、税收政策的进一步完善,都需要及时作出反应。同时,迎接人工智能时代更需要未雨绸缪,做好相应的准备工作,包括税收理论研究工作,而所有这一切准备工作,需要建立在密切跟踪人工智能发展的前沿基础之上,包括技术前沿和理论前沿。

  人类发展人工智能的初衷肯定不是要自取灭亡,那么相关的公共政策又将如何作出反应呢?税收政策能在此发挥什么作用?基于技术发展的不确定性,同时又由于技术影响的不确定性,税收政策该如何支持人工智能的发展,是一个前所未有的大难题。税收政策不能限制人类需要的技术的发展,但这里遇到的难题是人类自己可能都不清楚自己真正需要什么样的技术。

  四、人工智能发展与税收政策

  (一)人工智能技术影响的评估与税收政策

  人工智能技术之于人类的优势是明显的:机器重复计算,不容易像人类那样算错;机器不容易像人类那样受情绪影响;机器的寿命和人类不同,可能的持续运算足以将从事某一方面技能的人类击败。同时,机器相对于人类的劣势也是明显的:机器对运算环境有要求,人类的干预也可能让机器处于不利之地,人类还完全可以凭借自身的力量限制人工智能技术的发展和运用。但是,不同的人工智能技术有不同的主导者,不同的主导者对人工智能技术发展的风险认识可能不一致,部分风险可能因此释放。显然,风险防范主要应该依靠科技界的力量,并辅以合理的技术发展的公共政策。相关的公共政策应该评估人工智能技术发展的全方位影响,包括正面、负面、安全甚至伦理方面,等等。因此,就税收政策而言,即使是对弱人工智能,也面临如何选择的难题。

  (二)人工智能发展的产业化之路和传统行业升级之路的税收政策

  人工智能技术的发展既可能走一条独立产业发展之路,又可能走传统行业的升级版之路。前者会形成独立的人工智能产业,后者则会助力传统产业升级。人工智能行业的独立发展可以更好地发挥专业分工优势。人工智能技术的发展,是依靠行业自身的力量,还是外部力量?人工智能产业是否需要税收政策额外扶持才能加以发展?如果各类企业的研发费用都能加计扣除,还有必要单列吗?问题是,如果要对企业进行分类,那么界限越来越模糊的行业又该如何辨别?这不是一个贴标签加概念的问题,不是企业自称是什么行业就是什么行业的问题,而是一个必然会对分行业支持的税收政策选择造成困难的问题。

  人工智能产业的发展和传统行业有着密切联系,人工智能技术的发展最终也要走应用之路,而这需要与传统行业对接。传统行业在对接中可能会有根本性的变化,行业可能分化,有的行业甚至会因此消失,但基于传统业务的新行业可能随之出现,技术推动下的行业大整合可能进一步改变经济结构。人工智能技术支持下的行业升级,既可能是浅层次的人工智能应用,也可能涉及深层次的行业整合,不同的融合程度代表着人工智能技术的不同影响。

  (三)人工智能技术应用的税收政策

  机器人的使用,将人类从一些劳动密集型行业中解放出来,这些行业由于使用机器人而大大提高了资本的密集度,资本密集型行业的特征越发明显。这类型行业从外部看大致保留了传统行业的特征,行业定位、产品和服务的提供形式都没有太多的变化,但行业的实质已经有了不同程度的改变。在劳动力短缺的条件下,机器人的运用是资本替代劳动的一种形式。对于行业中的企业而言,是否使用机器人是企业的决策行为,是企业节约成本的一种决策。不同企业的优势不同,在新的条件下,行业竞争格局也会发生改变,资本密集型特征可能导致大企业越来越大,小企业或倒闭或被大企业所吸纳。显然,当下机器人的使用只是新技术引进的一小步,更高级的人工智能技术的应用能够甚至可能改变机器人的有形存在,新的算法演进、新的计算机处理能力和运算速度,可能让新技术的应用渗透到企业生产经营的各个环节。这样,所谓的人工智能技术,可能只是一种新的通用技术,不同层次、不同发展阶段的技术应用,对不同企业而言,所需时间长短不同,所耗资金多少不同,谁能在新技术的运用中赢得优势,谁就可能在下一轮的竞争中处于不败之地。

  但不可忽略的是,既然应用人工智能技术的行业和企业已经赢得优势,那么税收政策是否还有必要额外支持这类行业和企业,让它们的优势更加突出?如果这样,这是否意味着税收政策的选择应该干预企业之间的竞争?市场经济条件下,税收政策作用的发挥不应破坏市场在资源配置中的决定性作用。这里至少提出了一个人工智能技术发展的税收支持政策的阶段性选择问题。

  (四)人工智能发展相关领域的税收政策

  当前,人工智能正在很多领域改变着人类的生活方式,为各类服务提供数据支持。例如,人工智能基于病例数据和医疗技术,在一定程度上甚至可以替代全科医生,人工智能技术在医疗领域的应用前景看好。人工智能技术同样可以在教育领域得到广泛应用,并促进学生的学习。甚至连法官审理案件,都可以采用人工智能技术,减少案例分析中的重复工作。人工智能技术在各行各业的应用是一个特殊性问题,但人工智能技术自身的发展是一般性问题。目前的人工智能技术更多地表现为“深度学习+大数据”,数据是基础,没有充分的数据作支撑,就不会有人工智能技术的发展。支持深度学习技术的进步,支持大数据的开发和利用,就是在支持人工智能的发展。计算机技术的发展,云计算技术的开发,使得海量数据的处理成为可能,这也是大数据技术发展的基础。这就意味着数据安全变得特别重要,需要有相关的技术保障和政策支持。税收政策应鼓励这些类型技术的发展。同时,人工智能的新发展离不开脑科学和心理学的发展。机器学习已经发挥了重要作用,但同样面临更新换代的问题。人工智能技术在改造传统行业的同时,也在催生新行业。人类社会的演进过程,在很大程度上是经济结构的变化过程,是新行业不断出现而旧行业不断消亡的过程。人工智能和区块链技术的结合,是发展方向不确定的新技术之间的结合,更是前所未有的事。新行业的增进式发展,可能让新行业实现飞跃。技术进步的过程,税收政策至少不应该阻挡。

  另外,不得不提的是,人工智能的发展经常会遭遇产学研结合不够的困难。市场是检验技术实用性的最佳场所,但并非所有新开发的技术都能得到商业应用,而占有市场的企业也不见得就有先进的人工智能技术。业界因市场而动,带动的人工智能热和学术界完全不一样。发挥企业在技术自主创新中的积极性,通过市场引导技术的发展,可以更快地实现产学研的有机结合。随着计算机处理能力和运算速度的提高,互联网技术的改进,联机可以处理更多的海量数据,这是人工智能技术发展的新条件。人工智能技术的发展在起步阶段离不开税收政策的支持。技术发展方向的不确定性,研发失败可能大大增加企业的负担。税收优惠政策应面向人工智能企业,面向所有研发人工智能技术的企业。至于人工智能技术应用企业(行业),则应视市场情况作出回应。人工智能在业务重复性比较强的行业,如医疗、律师、会计师等可以充分利用数据库的常规业务的应用上,具有人类所不可比拟的优势,这样的技术应用更多的是市场行为,实际上不需要税收政策的支持,除非这还是很不够成熟的市场。研发费用加计扣除是最常用的税收优惠政策,费用加计的倍数大小代表着税收政策的支持力度,这应根据不同阶段发展的需要给予相应的税收优惠。人工智能技术的应用正在塑造新业态,打造强业态,这可能会引发就业和再就业问题。因此,税收政策应帮助更多的人再就业。目前,有的地方已在打造以人工智能为核心的生态产业集群,人工智能技术的应用已涉及各行业。税收政策的支持应视情况选择针对行业,或直接针对人工智能技术应用。

  五、人工智能发展对税收征管的影响及对税收理论的呼唤

  (一)人工智能对税收征管效率的影响

  当前,人工智能技术在办税服务大厅的应用探索,还只是人工智能技术在税收征管中应用的初级版。如果基础数据都能搬到网络上,那么这样的办税服务大厅完全可以是虚拟的,一些简单重复的业务咨询问题可以在网络上通过人工智能技术解决,“互联网+纳税服务”将发展得更快更好。比如,个性化的纳税业务可以在网络上进行,这样征纳双方的成本都会下降。征税业务嫁接人工智能技术能让纳税服务升级,并加快税收征管现代化的进程。就纳税人而言,一些重复性的工作可以由人工智能技术替代,从而提高纳税效率。同时,当下一些企业的企业资源计划(ERP)对接税收征管系统,可以实现数据的自动交换,也会大大提高纳税效率。随着征税方对纳税方信用的判断成本的大幅度下降,纳税评估成本同步下降,信息收集将更加方便,税收风险也会随之下降。征纳双方成本下降的同时,也可能直接冲击某些行业,如各类中介机构所提供的简单的税务代理业务可能失去存在的基础,这些行业必须要加快业务升级转型,否则将可能被淘汰。

  (二)人工智能发展对税收制度优化的要求

  人工智能发展对税收征管的影响是直接的和渐进的。当税收征管有了根本性的改变后,税制结构也需要有内在变化。人工智能技术发展对经济结构的冲击,对社会秩序的影响,甚至可能要求政府融资分摊方式的改变。现代社会中,税收是为公共服务融资而存在的。税制结构的选择是税收收入的分摊问题。社会更需要的是间接税,还是直接税?传统税种是否能适应人工智能发展新时代,还是需要设计新税种?人工智能的充分发展可能会带来物质的极大丰富,服务的更加充分,从而将人类从诸多劳动中解放出来。这种场景很可能是前所未有的,政府配置社会资源的规模和方式也应该作出相应的改变。关于是否应该对机器人征税,背后就是新技术发展对税制设计思路的冲击。主张对机器人课税的理由不一而足,如比尔·盖茨主张,人类劳动创造价值取得收入需要纳税,机器人一样创造价值,收入没有理由不纳税;又如罗伯特·席勒认为,看到机器人取代人类劳动越来越成功就意味着对机器人课税的呼声越来越大。反对者如萨默斯则认为对机器人课税有操作问题,而且还阻碍创新。是否对机器人课税,只是未来社会税收难题在当前的一种表现(杨志勇,2018)。人工智能技术的突破以及更广泛的应用,对现实的改变可能更多,而这可能要求税收制度的重塑。

  税收制度基本上是与经济结构对应的。农业社会有对应的税收制度;工业革命之后有了新的税收制度。人工智能所带来的工业革命和对社会的影响同样会要求有相应的税收制度。同时,人工智能技术的快速发展势必让会计处理方法发生质的变化,会计报表这一反映企业财务信息的载体也可能发生质的变化,税收征管所依据的信息基础也随之发生变化。实际上,会计领域所发生的变化在高科技发展之初就已经开始了(余绪缨,1992),权责发生制受到挑战,现金流动信息比收益信息更重要的观点早就流行(李心合,1997)。但是,无论怎么发展,会计信息提供的必要性在任何时候都会存在,只是企业和税务机关之间的联系有了变化。人工智能所带来的产业革命之后,税收制度是否还有必要沿袭工业化社会的做法?税收为公共服务融资的功能不会改变,税收的效率和公平作用如何发挥则可能作相应的调整。市场主体应该如何分摊税负?所得课税会不会是未来征税的主旋律?商品税是否更切合未来智能社会发展的大方向?在市场经济条件下,效率经由市场、公平经由政府的原则仍将维持,但税收制度的设计应该更适合智能社会发展的需要。根本性问题值得进一步讨论。例如,征税是否还有必要通过具体的企业和个人进行?再进一步,有没有比税收制度更好的政府融资制度?

  (三)人工智能发展对税收理论的呼唤

  人工智能技术的发展对生产、分配、交换与消费都可能产生影响。传统上许多实物商品的交换可能被数字产品交易所取代,交易所在地的确认会变得更加困难,从而带来税收归宿地之争。数字产品交易改变传统的进出口贸易,货物形式的消失,无形服务的大规模出现,肯定给进出口税收管理带来严峻的挑战。税收的来源地管辖权的冲突可能越来越多,税基侵蚀和利润转移问题将变得更加突出。国际逃避税的应对是大难题,但是人工智能技术的应用,可能大大降低应对的难度。一些国家早已通过技术手段解决避税手段的滥用问题。无论是国际重复征税问题,还是相关国家都不征税的问题,会呼唤国际税收秩序的重构,呼唤税收理论的支撑。

  总之,随着人工智能技术的更加成熟和应用的更加广泛,层出不穷的新发现、新发明、新创造,都会改变经济和社会环境。人工智能的发展让税收理论创新的任务变得更加紧迫,税收应该以什么方式存在的问题已浮出水面,而这更需要税收理论的创新。

  六、结语

  人工智能方兴未艾,不确定性依然在前头。发展人工智能,是不是与狼共舞?我们在收获便利的同时,是否也意味着风险可能相伴而来?税收政策应该如何选择?税收理论应该如何创新?我们已经有了一些思考,但还很不够。让我们以图灵文章的最后一句作为本文的结束语吧:“我们只能看到前头一点点,但我们确信前头有需要去做的事。”(Wecanonlyseeashortdistanceahead,butwecanseeplentytherethatneedstobedone.)(作者系:中国社会科学院财经战略研究院)(本文为节选,原文刊发于《税务研究》2018年第6期。)

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