Uma pandemia assola o mundo com consequências devastadoras e problemas de longa data como o preconceito racial e a polarização política estão chegando ao ápice. A inteligência artificial (IA) tem o potencial de nos ajudar a lidar com esses desafios. No entanto, os riscos da IA tornaram-se cada vez mais evidentes. Pesquisadores demonstraram casos de opacidade e falta de explicabilidade da IA onde escolhas de padrões de projetos resultam em preconceito, impactos negativos no bem-estar pessoal e interações sociais, além de mudanças na dinâmica de poder entre indivíduos, corporações e o estado, contribuindo para o aumento das desigualdades. Se a IA é desenvolvida e usada de maneiras boas ou prejudiciais, dependerá em grande parte das estruturas legais que a regem e regulam.
Deve haver um novo princípio orientador para a regulamentação da IA, um princípio de neutralidade legal, afirmando que a lei deve tender a não discriminar entre IA e comportamento humano. Atualmente, o sistema jurídico não é neutro. Uma IA significativamente mais segura do que uma pessoa pode ser a melhor escolha para dirigir um veículo, mas as leis existentes podem proibir veículos sem motorista. Uma pessoa pode fabricar bens de melhor qualidade do que um robô a um custo semelhante, mas uma empresa pode automatizar porque economiza em impostos. A IA pode ser melhor em gerar certos tipos de inovação, mas as empresas podem não querer utilizá-la se isso restringir seus direitos de propriedade intelectual. Em todos esses casos, o tratamento legal neutro acabaria por beneficiar o bem-estar humano ao ajudar a lei a atingir melhor seus objetivos políticos subjacentes.
CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS
Considere o sistema tributário americano. A IA e as pessoas estão se engajando nos mesmos tipos de atividades comercialmente produtivas – mas os negócios para os quais trabalham são tributados de forma diferente, dependendo de quem, ou o quê, faz o trabalho. Por exemplo, a automação permite que as empresas evitem impostos sobre a renda dos trabalhadores. Portanto, se um chatbot custa à empresa o mesmo que um funcionário antes dos impostos, que faz o mesmo trabalho (ou até um pouco mais), na verdade, depois de pagar os impostos, a automatização custa menos à empresa.
Além de evitar impostos sobre salários, as empresas podem acelerar as deduções fiscais para alguma IA quando tem um componente físico ou se enquadra em certas exceções para software. Em outras palavras, os empregadores podem reivindicar uma grande parte do custo de alguma IA antecipadamente como uma dedução fiscal. Finalmente, os empregadores também recebem uma variedade de incentivos fiscais indiretos para automatizar. Em suma, embora as leis tributárias não tenham sido projetadas para encorajar a automação, elas favorecem a IA sobre as pessoas porque o trabalho é tributado mais do que o capital.
E as IA não pagam impostos! Os impostos sobre a renda e o trabalho são as maiores fontes de receita do governo americano, respondendo juntos por quase 90% da receita tributária federal total. A IA não só não paga imposto de renda nem gera impostos ou contribuições trabalhistas, como também não compra bens e serviços, portanto, não paga impostos sobre vendas, nem compra ou possui propriedade, e, assim, não paga impostos sobre propriedade. A IA simplesmente não é um contribuinte. Se todo o trabalho fosse automatizado amanhã, a maior parte da base tributária desapareceria imediatamente.
Quando as empresas automatizam, o governo perde receita, potencialmente centenas de bilhões de dólares no total. Isso pode restringir significativamente a capacidade do governo de pagar por itens como Previdência Social, defesa nacional e saúde. Se as pessoas eventualmente conseguirem empregos comparáveis, a perda de receita será apenas temporária. Mas se as perdas de empregos são permanentes, toda a estrutura tributária deve mudar.
O debate sobre a taxação de robôs disparou em 2017, depois que o Parlamento Europeu rejeitou uma proposta para considerar um imposto sobre robôs e Bill Gates posteriormente endossou a ideia de um imposto. A questão é ainda mais crítica hoje, à medida que as empresas recorrem ao uso de robôs como resposta aos riscos relacionados à pandemia para os trabalhadores. Muitas empresas estão se perguntando: por que não substituir pessoas por máquinas?
A automação não deve ser desencorajada em princípio, mas é fundamental criar políticas neutras em termos de impostos para evitar subsidiar o uso ineficiente de tecnologia e garantir a receita do governo. A automação para fins de economia de impostos pode não tornar as empresas mais produtivas ou resultar em quaisquer benefícios para o consumidor, e pode resultar em quedas de produtividade para reduzir a carga tributária. Isso não é socialmente benéfico.
A vantagem da neutralidade tributária entre as pessoas e a IA é que ela permite que o mercado se ajuste sem distorções tributárias. As empresas devem, então, automatizar apenas se for mais eficiente ou produtivo. Como o sistema tributário atual favorece a automação, uma mudança em direção a um sistema tributário neutro aumentaria o apelo dos trabalhadores. Se a previsão pessimista de um futuro com aumento substancial do desemprego devido à automação se mostrar correta, a receita da tributação neutra poderia então ser usada para fornecer educação e treinamento aprimorados para os trabalhadores e até mesmo para apoiar programas de benefícios sociais, como renda básica.
Uma vez que os legisladores concordam em não favorecer a IA sobre os trabalhadores humanos, eles podem reduzir os impostos sobre as pessoas ou reduzir os benefícios fiscais dados à IA. Por exemplo, os impostos sobre a folha de pagamento (que são cobrados das empresas sobre os salários dos trabalhadores) talvez devam ser eliminados, o que promoveria a neutralidade, reduziria a complexidade tributária e acabaria com a tributação do trabalho humano.
Mais ambiciosamente, a neutralidade legal da IA pode levar a uma mudança mais fundamental na forma como o capital é tributado. Embora os novos regimes tributários possam ter como alvo direto a IA, isso provavelmente aumentaria os custos de conformidade e tornaria o sistema tributário mais complexo. Também “tributaria a inovação” no sentido de que poderia penalizar modelos de negócios que são legitimamente mais produtivos com menos trabalho humano. Uma solução melhor seria aumentar os impostos sobre ganhos de capital e as taxas de impostos corporativos para reduzir a dependência de fontes de receita, como impostos sobre renda e folha de pagamento. Mesmo antes da IA entrar em cena, alguns especialistas em impostos argumentaram durante anos que os impostos sobre a renda do trabalho eram muito altos em comparação com outros. A IA pode fornecer o estímulo necessário para finalmente resolver esse problema.
Os que se opõem ao aumento da tributação sobre o capital baseiam seus argumentos amplamente em preocupações com a concorrência internacional. O economista de Harvard, Lawrence Summers, por exemplo, argumenta que “os impostos sobre a tecnologia tendem a direcionar a produção para o exterior, em vez de criar empregos em casa”. Essas preocupações são exageradas, especialmente com respeito a países como os Estados Unidos. Os investidores provavelmente continuarão investindo nos Estados Unidos, mesmo com impostos relativamente altos, por uma variedade de razões: acesso aos mercados financeiros e de consumo, um sistema legal previsível e transparente e uma força de trabalho, infraestrutura e ambiente tecnológico bem desenvolvidos.
Um sistema tributário baseado na neutralidade legal da IA não apenas melhoraria o comércio ao eliminar subsídios ineficientes para automação; ajudaria a garantir que os benefícios da IA não ocorram às custas dos mais vulneráveis, nivelando o campo de atuação para os trabalhadores humanos e garantindo uma receita tributária adequada. A IA provavelmente resultará em ganhos financeiros massivos, mas mal distribuídos, e isso exigirá e permitirá que os legisladores repensem como alocam recursos e distribuem riqueza. Eles podem perceber que não estamos fazendo um trabalho tão bom nisso atualmente.
Ryan Abbott é Professor de Direito e Ciências da Saúde na Escola de Direito da Universidade de Surrey e Professor Assistente Adjunto de Medicina na Escola de Medicina David Geffen da UCLA.
MIT Technology Review
