AI専門家が数千億ドルの税金の抜け穴を取り締まる

ジョンズ・ホプキンス大学の人工知能と法律専門家の共同チームは、税理士よりも効果的に税金の抜け穴を特定できる人工知能システムを開発しています。目的は、税法の操作によって生じる年間約5000億ドルと推定される税格差を削減することだ。

研究チームは、Shelter Check と呼ばれる人工知能システムを開発しています。このソフトウェアを使用すると、議会、IRS、または裁判所が提案されている税法案や判決に意図しない抜け穴がないかを精査できるようになります。

「それが私たちがこれをシェルターチェックと呼ぶ理由です。これはスペルチェッカーのようなものですが、タックスヘイブン向けです」と人工知能を専門とするジョンズ・ホプキンス大学の主任研究員は語る コンピューター科学者のベンジャミン・ヴァン・ダーム氏はジョンズ・ホプキンスセンターで語った。記事。 「私たちは、提案されている法律の変更を読み取り、税法の影響について議会や IRS に通知したり、新しい政策を策定する人々に予期せぬ副作用について警告したりできるシステムを構築したいと考えています。」

法学教授メリーランド大学およびヴァン・ダーム大学には、税務弁護士のアンドリュー・ブレア・スタネック氏と、やはりヴァン・ダーム大学のコンピューターサイエンスプログラムの博士課程の学生である学生のニルス・ホルゼンバーガー氏が参加しました。

米国の税法は複雑に絡み合っており、議会、財務省、IRS、および関連する裁判所の判決によるさまざまな判決を組み合わせることで、納税者が納税義務を回避できる場合があります。

この複雑な税法を人間の税務専門家と同じように理解して適用できる AI を作成することは、困難な可能性があります。法律用語は複雑で、税法には税務結果の解釈に重要な何千ページもの表が含まれています。プロジェクトの初期段階で、チームは ChatGPT と GPT-3 を実験しましたが、どちらの AI モデルも税法によって行き詰まっていました。

「GPT-3は税法によって完全に混乱している」とブレア・スタネック氏はハブの投稿で述べた、「文字通り、これらの問題でコインを投げれば問題の50%が解決できるが、GPT-3は問題の50%しか解決できない」 「約 70%。これらは税法に関する基本的な質問です。たとえば、『誰々は扶養家族で、年収 10 万ドルですが、この税金部分は適用されますか?』などです。これには対応できません。」

このような初期の困難にもかかわらず、研究者らは GPT-4 を使用した予備実験が有望であると楽観的に考えています。 GPT-4 は、拡張された推論機能を備えた OpenAI の最新の大規模言語モデルです。

チームは、同様の人工知能システムを開発すると税金の抜け穴がさらに見つかる可能性があると懸念しているため、プロジェクトの進捗状況は大きな注目を集めています。

しかし、研究者らはまた、彼らの AI が医療やビジネスなどの分野でより広範な応用に適応できるとも信じており、研究の広範囲にわたる影響を強調しています。それを機能させるために」とブレア・スタネック氏は語った。

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