يستمر الذكاء الاصطناعي في التأثير على جميع الصناعات حيث تحاول الشركات والأفراد إيجاد التوازن الأمثل بين الأتمتة والإشراف والمراقبة الكافيين. يبدو الإبلاغ الضريبي، ظاهريًا، مرشحًا رئيسيًا لوعود الكفاءة التي تتحقق من خلال المراجعة المبسطة للذكاء الاصطناعي لكميات كبيرة من البيانات وتحديد الأخطاء أو التناقضات المحتملة. تستخدم Internal Revenue Service بالفعل الذكاء الاصطناعي لاختيار الأفراد والشراكات للمراجعة، وتحديد الاحتيال، ووظائف الامتثال والإنفاذ الأخرى. لقد كتبت سابقًا عن صراع مصلحة الضرائب التاريخي مع تدقيق الشراكات ومستقبل إنفاذ الشراكات، والذي قد يشمل استخدام الذكاء الاصطناعي. أشارت دراسة لمكتب محاسبة الحكومة حول استخدام الحكومة للذكاء الاصطناعي إلى أن دراساتها تتطلب بيانات عالية الجودة وقوة عاملة ماهرة لإدراك فوائد التكنولوجيا حقًا. وقد ورد أن مصلحة الضرائب توقف جهود التحديث الحالية لتقييم استخدام الذكاء الاصطناعي في المستقبل. ومع ذلك، يشير حكم حديث صادر عن محكمة الضرائب الأمريكية إلى أن الاستخدام المتزايد للبرامج للامتثال قد لا يعفي دافعي الضرائب من الأخطاء التي ترتكبها التكنولوجيا الجديدة. في الواقع، قد يكون المستقبل القريب أقل تسامحًا مع الأخطاء التي ترتكبها البرامج مقارنة بالخطأ البشري التقليدي.
كيف يُمكن للذكاء الاصطناعي أن يُقلل من أعباء الإبلاغ الضريبي؟
تتلقى مصلحة الضرائب الأمريكية (IRS) ملايين الإقرارات المعلوماتية من أطراف ثالثة، والتي تُستخدم في التحليل وإنفاذ الامتثال لالتزامات الإبلاغ ودفع الضرائب. يمكن أن يأتي الإبلاغ عن المعلومات من أصحاب العمل (مثل النموذج W-2)، أو تعويضات غير الموظفين (مثل النموذج 1099-NEC)، أو الوسطاء في بيع السلع أو الخدمات (مثل النموذج 1099-K)، وقد تم السعي إلى مجموعة جديدة تمامًا من التقارير المعلوماتية وفرضها على الأصول الرقمية. قام الكونجرس والرئيس دونالد ترامب مؤخرًا بإزالة متطلبات الإبلاغ عن المعلومات لمعاملات DeFi معينة، مما يشير إلى العبء الواقع على الشركات الصغيرة ومجتمع الأصول الرقمية. ومع ذلك، لا يزال الإبلاغ عن المعلومات مطلوبًا لبعض “الوسطاء” المشاركين في معاملات الأصول الرقمية في نموذج IRS 1099-DA الجديد.
بالنسبة للشركات، وخاصة الشركات الصغيرة، يمكن أن تكون التكاليف الإضافية لإنشاء وتنفيذ والإشراف على الامتثال للإبلاغ عن المعلومات باهظة للغاية. تختار العديد من هذه الشركات شراء برامج للمساعدة في جهود الامتثال هذه. مع وعد توفر البرامج التي تنفذ الذكاء الاصطناعي بتوفير الوقت والتكلفة، من المتوقع بالتأكيد أن يزداد الاعتماد عليها. يجب على الشركات الامتثال لالتزامات الإبلاغ الضريبي أو مواجهة غرامات كبيرة محتملة من مصلحة الضرائب الأمريكية (IRS) لعدم الامتثال. لذلك، سيكون حل الذكاء الاصطناعي خيارًا جذابًا. ومع ذلك، استنادًا إلى قضية حديثة في محكمة الضرائب، قد لا يحميك استخدام برنامج الإبلاغ الضريبي بالذكاء الاصطناعي من العقوبات الضريبية الكبيرة إذا ارتكب البرنامج خطأ.
إحدى العقوبات العديدة للإبلاغ عن المعلومات التي يمكن أن تفرضها مصلحة الضرائب الأمريكية (IRS) هي عدم تقديم النموذج 8300 عندما تتلقى شركة ما أكثر من 10,000 دولار نقدًا في معاملة واحدة أو معاملات ذات صلة. في قضية حديثة في محكمة الضرائب الأمريكية، Dealers Auto Auction of Southwest LLC v. Commissioner، اشترت شركة في ولاية أريزونا برنامجًا متخصصًا يهدف إلى المساعدة في الامتثال لإعداد نموذج IRS 8300 بعد حادثة عدم امتثال في العام السابق. على الرغم من وجود البرنامج، قررت مصلحة الضرائب الأمريكية (IRS) أن الشركة فشلت في تقديم جميع النماذج 8300 المطلوبة وقدرت غرامات بقيمة 118,140 دولارًا. يؤدي عدم تقديم إقرار معلوماتي مثل النموذج 8300 إلى غرامة قدرها 250 دولارًا لكل إقرار لم يتم تقديمه، على ألا تتجاوز 3 ملايين دولار في أي سنة تقويمية.
يمكن زيادة هذه العقوبة في بعض الحالات إذا رأت مصلحة الضرائب الأمريكية (IRS) أن عدم الامتثال هو “تجاهل متعمد” للقانون. بشكل عام، يوجد تجاهل متعمد عندما يعرف دافع الضرائب أو يجب أن يعرف الالتزام ويختار تجاهله. المعرفة الفعلية شيء، ولكن قد تفسر مصلحة الضرائب الأمريكية (IRS) ودافع الضرائب المتضرر عبارة “يجب أن يعرف” بشكل مختلف. وهذا صحيح بشكل خاص في سياق مسؤولية دافع الضرائب عن البرامج، سواء باستخدام الذكاء الاصطناعي أم لا، التي اشتراها للتعامل مع الامتثال.
تخفيف العقوبات المتعلقة بالإبلاغ الضريبي
يمكن أن تكون عقوبات الإقرارات الضريبية المعلوماتية، التي يتم تقييمها عادةً بموجب المادة 6721 من قانون الإيرادات الداخلية، مرتفعة بشكل خاص بسبب تطبيقها على كل خطأ على حدة واحتمال تفاقمها بسبب ما يزعم بأنه “تجاهل متعمد”. إن آلاف الأخطاء بتكلفة 250 دولارًا لكل خطأ تتراكم بسرعة، والسقف البالغ 3 ملايين دولار على العقوبات لا يبعث على الارتياح. لحسن الحظ، هناك دفاع ضد فرض العقوبات إذا أمكن إثبات أن الإخفاق يرجع إلى سبب معقول وليس إهمالًا متعمدًا.
يستوفي دافع الضرائب استثناء “السبب المعقول” لعقوبات الإبلاغ عن المعلومات إذا كان بإمكانه إظهار عوامل تخفيف كبيرة للإخفاق أو أن الإخفاق نشأ عن أحداث خارجة عن سيطرة مقدم الإقرار. عادة ما يتم توقيع البيان الذي يوضح الحقائق التي تظهر سببًا معقولًا تحت طائلة عقوبة الحنث باليمين، الأمر الذي ينطوي على مخاطر خاصة به في حالة الإدلاء ببيانات خاطئة. في قضية Dealers Auto Action of Southwest LLC، جادلت الشركة المعنية بأنها اعتمدت على البرنامج الذي اشترته ولكن البرنامج لم يعمل على النحو المنشود. ومع ذلك، أشارت المحكمة الضريبية إلى أن مذكرة الشركة نفسها تشير إلى أنه “ربما كان هناك فشل في نظام الكمبيوتر” وأن السجل لم يكن واضحًا بشأن الإخفاقات المحددة التي انطوى عليها البرنامج وما إذا كانت الإخفاقات قد تكون مرتبطة بأخطاء الإدخال. زعمت الشركة أن الإخفاق كان بسبب أعطال في البرامج خارجة عن سيطرتها، وردت مصلحة الضرائب الأمريكية (IRS) بحجة أن الاعتماد على البرامج لا يثبت سببًا معقولًا.
حاول العديد من دافعي الضرائب الأفراد، دون جدوى، التغلب على العقوبات باستخدام دفاعات السبب المعقول مدعين أن برامج إعداد الضرائب مثل TurboTax ولدت الأخطاء التي أدت إلى عقوبات الدقة. قضت المحكمة الضريبية، في قضية Bunney v. Commissioner، بأن TurboTax جيد فقط بقدر جودة المعلومات المدخلة. ومع ذلك، لا تزال لوائح مصلحة الضرائب الأمريكية (IRS) تشير إلى أن الظروف التي تشير إلى سبب معقول ضد عقوبات الدقة تشمل “سوء فهم صادق للواقع أو القانون” و “أخطاء حسابية أو نسخية معزولة”. أيضًا، لا تزال اللوائح تنص على سبب معقول ضد عقوبات الدقة إذا اعتمد دافع الضرائب على مستشار ضريبي مهني مؤهل (مثل محاسب قانوني معتمد) عند اتخاذ موقف تبين لاحقًا أنه غير صحيح. ربما ستقرر قضية مستقبلية ما إذا كان الاعتماد على محاسب قانوني معتمد يستخدم الذكاء الاصطناعي (AI) لا يزال يستوفي استثناء السبب المعقول أم لا.
رفضت المحكمة الضريبية، في قضية Dealers Auto Auction of Southwest LLC، “التأكيد الشامل” لمصلحة الضرائب الأمريكية (IRS) بأن أعطال البرامج لا يمكن أن تتأهل للحصول على سبب معقول. على الرغم من أن هذا يعطي الأمل لدافعي الضرائب في المستقبل، إلا أنه لم يوفر تخفيفًا للعقوبة في مطالبة Dealers Auto Auction بأخطاء البرامج. لماذا لا؟ يبدو أن الشركة لم تكن قادرة على إظهار حقائق كافية لإقناع المحكمة الضريبية بأن البرنامج هو المسؤول حقًا. وجدت المحكمة الضريبية أن السجل لم يظهر بشكل كافٍ على أنه فشل في البرنامج وأن الشركة نفسها قد فشلت في إظهار ضوابط كافية لتحديد عدم الامتثال. أشارت المحكمة الضريبية أيضًا إلى عدم وجود دليل على أن الشركة تصرفت بشكل معقول قبل الإخفاق أو بعده. على سبيل المثال، أشارت المحكمة الضريبية إلى عدم وجود دليل فيما يتعلق بتركيب البرنامج أو التدريب عليه أو استخدامه. أيضًا، انخفض عدد النماذج 8300 من 212 في عام 2014 إلى 116 في عام 2016 ولم يتم تقديم أي تفسير لسبب ظهور التخفيض على أنه معقول. بغض النظر عن ذلك، يبدو أن المحكمة الضريبية تشير إلى أنه يجب أن تكون هناك إجراءات إيجابية إضافية من قبل دافع الضرائب في تنفيذ البرنامج والإشراف عليه وتشغيله. مع محاولة الذكاء الاصطناعي (AI) إخراج المزيد والمزيد من التفاعل البشري من العملية، كيف سيتم الحكم على الأعطال المستقبلية للذكاء الاصطناعي (AI) عندما يكون “المعقولية” مطلوبة لتخفيف العقوبة؟
الخلاصة
تدرك الحكومة الأعباء التي تثقل كاهل الشركات، وخاصةً الشركات الصغيرة، للامتثال لمتطلبات الإبلاغ الضريبي، لكنها تؤكد أن هذه النفقات ضرورية لإنفاذ قوانين الضرائب وتحافظ على العقوبات المفروضة على حالات الإخفاق في الإبلاغ. يتطلع كل من مصلحة الضرائب الأمريكية (IRS) والشركات الخاضعة لالتزامات الإبلاغ إلى الابتكار في مجال البرمجيات، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي (AI)، لتخفيف الأعباء المتعلقة بتحليل كميات كبيرة من البيانات. ومع سعي مصلحة الضرائب الأمريكية لخفض كل من التكاليف وعدد الموظفين من خلال الاستخدام المتزايد للذكاء الاصطناعي، فهل ستتوقع تسامحًا مع الأعطال البرمجية الخاصة بها؟ إذا أدى نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بمصلحة الضرائب الأمريكية إلى أخطاء، فليس هناك سوى عدد قليل من الحلول المتاحة لدافعي الضرائب لاسترداد تكلفة الاعتراض على هذه الأخطاء. تمتلك مصلحة الضرائب الأمريكية عقوبات وآليات إنفاذ أخرى لمعاقبة الاستخدام الخاص للبرامج التي لا تحقق النتائج المتوقعة. وفقًا لقرار محكمة الضرائب الحالي هذا، يبدو أن دافعي الضرائب سيحتاجون إلى الاحتفاظ بأدلة على التشغيل والإشراف السليمين على أي برنامج، لأن الشك لن يكون لصالح دافع الضرائب في الحالات المتعلقة بالبرامج.
