怎樣課稅最公平?AI Economist 透過強化學習,找出疫情下的理想稅制方案

【為什麼我們要編譯這篇文章】為了振興經濟,許多政府採取降稅、發放紓困金的措施。然而稅收是政府的資金來源,若稅率調整的不好,將會影響政府的財政狀況與勞動市場的產出。

近日 Salesfore 推出 AI Economist 系統,能透過強化學習,找出最理想的稅率政策。除了經濟學家的智慧,AI 也能協助政府決策,找到產業與政府間的平衡點。(責任編輯:郭家宏)

新冠肺炎疫情重創全球經濟,我國政府日前推出紓困及振興方案,補助條件與對象引起社會各界爭論不斷;而美國 4 月份失業率已達 14.7%,也同樣推出延遲繳稅的政策來紓減民眾的負擔。稅收是政府運作收入來源之一,稅率怎麼收最公平?收多、收少都很有可能牽動國家的勞動狀況與經濟發展,如何針對當前社會狀況制定適宜的稅率,成為許多國家正在面臨的課題。

客戶關係管理服務供應商 Salesforce 推出一款 AI Economist 系統,透過強化學習技術找出理想的稅率政策,期望藉由模擬各種經濟條件下的可行性,幫助經濟學家、政府部門在判斷稅率調整時能更有依據,減少社會不平等並促進經濟生產力。

深度強化學習模擬,較累進稅率公平 16%

這套深度強化系統採用與 Google 旗下 Deep Mind 的 Alpha Go 和 Alpah Zero 相同的技術模擬。研究指出,這套 AI 系統的模擬的稅率政策結果,比目前最新的累進稅率政策框架更公平 16%,甚至被認為比美國現有的稅率政策更完善,能將工作生產力及社會平等更大化。

在 AI Economist 模擬的影片中,4 名 AI 工人各自被不同的強化學習模型控制,在二維的世界中藉由取得、交易木材、石頭等資源,並運用這些資源來建造房屋並賺錢,這 4 名工人有不同程度的能力,因而產生的不同模擬結果。例如,較低程度的工人在獲取資源的表現較佳、而較高階的工人在購買資源、建造房屋的表現更好。在模擬中的每年年末時,AI 系統會透過強化學習演算並判斷出最理想的稅率政策,促進工人們的生產效率及收入。

模擬結果發現,其實對最富有及最貧窮的人採取高額稅率、對中階收入的人採最低稅率的方式最佳,雖然這個結果跟以往常見的累進、累退稅率的思維不太相同,AI Economist 卻是融會了這兩種稅率政策的觀點,判斷這樣最能有效減少社會的貧富差距。

加入模擬變因,更符合實際生活情境

這套系統也透過 AI 工人在不同稅率政策下的反應不斷優化,讓模擬及演算法的運作符合更現實生活情境,例如有些 AI 工人學習到如果減少生產力,可以讓自己符合低稅率的條件,這比起過往固定的模型產生的結果更為真實。

而研究團隊更實際從 Amazon 的 Mechanical Trunk 找來 100 多名工人,以真人測試 AI 驅動的模擬稅率對勞動行為的反應,結果發現與系統的預測相符,初步証明了 AI Economistst 的建議原則上是能對實際的經濟活動帶來影響。

此外,當社會正面臨著如新冠肺炎般、未來狀況不明朗的條件下,很難判斷出最理想的稅率政策,而用 AI 進行模擬的好處是能透過不斷調整參數,來針對不同情景進行預測,例如在模擬中加入社交距離、在家工作等變因,找出不同稅率政策帶來的結果。

Salesforce 公布原始碼,期望加速驗證可信度

曾經使用神經網路建立金融模型的布蘭戴斯大學學者 Blake LeBaron 認為,這套工具可以幫助現有經濟模型,作為一個檢查的指標,如果在眾多模型中,AI Economist 模擬出的稅率政策跟其他模型不同調時,顯示現有的模型中有可能存在某種程度的缺陷。

而與 Salesforce 團隊合作的哈佛大學電腦科學與經濟學家 David Parkes,也樂觀看待這套系統的潛力,如果模擬條件可以增加更多基數及一些新功能,例如若能以公司為單位模擬,將會變得更加實用,他期待這套系統可以取代現有的理論結果。

Salesforce 研究團隊目前僅初步驗證模擬結果的可行性,要等到可被實際應用還有一段路要走,不過團隊也將這套系統的原始碼公開,邀請其他人可以使用自己的模型來模擬,也能進一步驗證這套系統的可信賴度。

參考資料來源:
《MIT Technology Review》:An AI can simulate an economy millions of times to create fairer tax policy
《TechCrunch》:Salesforce researchers are working on an AI economist for more equitable tax policy
《動區動趨 BlockTempo》: 稅務|因應新冠病毒疫情,美國國稅局(IRS)將多數所得稅繳款延後 90 天
(本文提供合作夥伴轉載。首圖來源:Wallpaper Flare CC Licensed

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