Des experts en IA vont réprimer des centaines de milliards de dollars d'échappatoires fiscales

Une équipe collaborative d'experts en intelligence artificielle et en droit de l'Université Johns Hopkins développe un système d'intelligence artificielle capable d'identifier les failles fiscales plus efficacement que les comptables fiscaux. L’objectif est de réduire l’écart fiscal annuel causé par la manipulation des lois fiscales, estimé à environ 500 milliards de dollars.

L'équipe de recherche développe un système d'intelligence artificielle appelé Shelter Check. Le logiciel permettra au Congrès, à l'IRS ou aux tribunaux d'examiner les projets de législation fiscale ou les décisions fiscales à la recherche de lacunes involontaires.

"C'est pourquoi nous appelons cela un contrôle d'abri - c'est comme un correcteur orthographique, mais pour les paradis fiscaux", a déclaré le chercheur principal Benjamin Van, informaticien de l'Université Johns Hopkins spécialisé dans l'intelligence artificielle, dans un article du Johns Hopkins. Centre. "Nous voulons construire un système capable de lire les modifications proposées à la loi et d'informer le Congrès et l'IRS de l'impact de la loi fiscale, ou d'alerter ceux qui élaborent de nouvelles politiques sur les effets secondaires involontaires."

Andrew Blair, professeur de droit à l'Université du Maryland. L'avocat fiscaliste Van Durme était accompagné de Stanek et de l'étudiant Nils Holzenberger, également doctorant dans le programme d'informatique de Van Durme.

Le réseau complexe des lois fiscales américaines permet parfois aux contribuables d'éviter leurs obligations fiscales grâce à une combinaison de diverses décisions du Congrès, du Département du Trésor, de l'IRS et de décisions de justice pertinentes.

Créer une IA capable de comprendre et d'appliquer ce code fiscal complexe avec autant de compétence qu'un fiscaliste humain peut être une perspective difficile. Le langage juridique est alambiqué et les lois fiscales comprennent des milliers de pages de tableaux essentiels à l’interprétation des résultats fiscaux. Au début du projet, l’équipe avait expérimenté ChatGPT et GPT-3, mais les deux modèles d’IA étaient bloqués par les lois fiscales.

"GPT-3 est complètement confus par le code des impôts", a déclaré Blair Stanek dans un article du Hub. "Littéralement, tirer à pile ou face sur ces questions entraînerait 50 % des problèmes, tandis que GPT-3 n'en obtient qu'environ 70 %. Ce ne sont que des questions fondamentales sur le droit fiscal, comme « Un tel est une personne à charge et gagne 100 000 $ par an, cette part fiscale s'applique-t-elle ? » GPT-4. GPT-4 est le dernier modèle de langage à grande échelle d'OpenAI avec des capacités d'inférence étendues.

L'équipe craint que le développement de systèmes d'intelligence artificielle similaires ne révèle davantage d'échappatoires fiscales, c'est pourquoi les progrès de ce projet ont attiré beaucoup d'attention.

Cependant, les chercheurs pensent également que leur IA pourrait être adaptée à des applications plus larges dans des domaines tels que la médecine et les affaires, soulignant l’impact considérable de leurs travaux : « J’ai l’intention de passer le reste de ma carrière à essayer de le faire fonctionner. ", a déclaré Blair Stanek.

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