文 / 林冠廷 (OCF Lab)

你報稅了嗎?「為何我要繳這麼多?」這句話是否縈繞在你心頭?雖然輿論對於稅制的批評沒有少過,但貧者少付一點、富者多付一點的收入重分配觀念,早已是社會對於彌平貧富差距的基本共識。

世界各國的經濟學家總是絞盡腦汁在設計更好的稅制,但要端出讓所有人滿意的稅負方案是接近不可能的任務。一間美國的軟體公司 Salesforce 所開發出的「AI 經濟學家」(AI Economist)也提出一套稅負方案,但想法與現在普遍的稅制截然不同。

圖片來源:Photo by Franck V.on Unsplash

實驗幾百萬次,AI 提出反直覺解答

根據《MIT 科技評論》報導,「AI 經濟學家」採用與 AlphaGo 相似的「強化學習」(reinforcement learning)技術進行賦稅制度實驗。系統會模擬勞工收集木頭與石頭、交易原料,或是興建房子賺錢,接著虛擬官員會決定不同收入的勞工需要支付多少稅金。

「強化學習」的特色在於,虛擬勞工與官員的 AI 模型最初都沒有建立任何關於稅賦的理論知識,而是透過不斷模擬,訓練AI 變得更加聰明,而漸進推展出一套新的稅制。在模型中,官員的目標是提升勞工的生產力與收入,所以理論上經過數百萬次實驗,設計出良好賦稅政策的機會將大幅提高。

然而,這個「AI 經濟學家」最後提出的建議,與許多國家的基本賦稅原則產生極大的出入:最有錢與最窮的納稅人採用較高稅率,中等收入的納稅人則採用較低稅率。《MIT 科技評論》就指出,目前存在的賦稅政策,不是有錢人多繳稅的進步型政策,就是有錢人少繳稅的倒退型政策,AI 的結果相較之下並不符合直覺,也不像人類會設計的政策。不過專案團隊成員 Alex Trott 認為,利用 AI 是「少一點政治、多一點資料驅動」的令人驚奇的方法。

需要多少儲存空間,才夠讓 AI 體會不平等的生命處境?

與下棋聞名的 AlphaGo 不同,「AI 經濟學家」試圖處理的問題,是伴隨人類社會發展以來未曾消失、且時時刻刻影響每個人的生存的經濟階級不公。在貧富差距嚴重的美國,有些人在寒冷夜晚只花得起幾美金車資,在公車上試圖取暖。對於這群多花一點錢也不可能的居民而言,每一枚硬幣都攸關生死。

或許在電腦模擬中,用高稅率懲罰工作效率不佳的勞工,可以幫助他們自我警惕、賺取更多收入;但回到現實世界,要活生生的極貧勞工負擔比中產階級還高的稅率,將可能奪走一大群人的性命。

事實上,「AI 經濟學家」據以提出窮人多繳稅的模型中,不過只有 4 位勞工。而在 70 億人口的現實世界中,每個人獨特的生命境遇、種族、性別、政治、家庭因素,左右了其賺取收入的機會,並形成一連串的結構問題,使得一群人注定比起另一群人更難賺到相同金額。舉凡弱勢性別的玻璃天花板,或是被疫情壓得喘不過氣的弱勢居民,他們需要的絕非增加自身負擔的稅制,而是更加公平的發展機會。

效率主義只會帶來新的 AI 偏見

「AI 經濟學家」系統追求的目標是勞工的生產力乘以收入平等,看起來雖然很理想,不過這種設計在最大化整體福祉的同時,反而導致我們一邊為了整體生產力提高而沾沾自喜、一邊忽略了複雜且個人化的處境。

此外,將生產力作為賦稅政策的目標,隱含著系統設計者對於發展的迷思。在當代消費市場缺乏永續精神、生產過剩的問題下,我們真的還需要增加生產力嗎?追求生產除了帶來過多商品,也扼殺了勞動者自我探索、尋找生活其他滿足的空間。

過去 AI 被批評存在偏見,通常是因為人類將本身帶有各種歧視與偏見的資料送給 AI 進行訓練。「AI 經濟學家」雖然不用任何資料進行實驗,但是研究者一開始就設定了最終目標,導致 AI 過度重視生產力,也無力關照個別勞動者的生計情形。目前「AI 經濟學家」還在測試階段,研究者也承認其結果無法面對真實世界的複雜環境,未來在改善研究的過程中,實驗設計者必須透過更周全的思考,才有機會避免這些偏見所造成的麻煩。


  • 本文章授權條款採 創用 CC BY (姓名標示) 4.0
  • 本文章為 OCF Lab 與《獨立評論@天下》雜誌合作的專欄:數位公民,同步刊載於《獨立評論@天下》雜誌網站,標題和前言與《獨立評論@天下》刊出版本略有不同。

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