为了消除每年让联邦政府损失数十亿美元的税收漏洞，技术和法律专家正在共同努力创建人工智能，它可以比大量蓝筹税务会计师更好地发现漏洞。

尽管这项任务艰巨——最近对税法的测试“完全困惑”了 ChatGPT——约翰·霍普金斯大学的领导者们不仅相信这是可行的，而且担心企业资助的项目会先发制人，并利用他们的优势拥有人工智能来发现更多税收漏洞。

“游戏规则是，如果你在法律范围内运作，你如何扭曲法律以节省税收是可以的，”领导这项工作的约翰·霍普金斯大学人工智能计算机科学家本杰明·范·杜尔姆 ( Benjamin Van Durme)说。“预测法律在现实世界中的所有可能运作方式是非常困难的。使用人工智能的目的是它可以在这些法律被锁定之前提前进行猜测。”

人们所理解的“税法”是由国会颁布的一系列庞大而笨拙的法律、财政部法规、国税局裁决和法院判决。即使所有这些措施都是出于最好的意图而制定的，聪明的纳税人也可以找到变通办法。

人工智能团队成员、税务律师、法学教授安德鲁·布莱尔-斯坦内克 (Andrew Blair-Stanek)表示：“问题在于，聪明的纳税人将一项裁决与另一项裁决结合起来，产生一个可以节省大量资金的想法。” “这是聪明的律师将所有这些税法结合起来的结果。”

美国国税局估计每年的税收缺口约为 5000 亿美元，其中部分原因是这些巧妙的配对。为了通过更好的技术缩小差距，布莱尔-斯坦内克进入约翰霍普金斯大学范德姆实验室获得计算机科学博士学位。他们招募了另一名学生 Nils Holzenberger 来帮助创建一个他们称之为“Shelter Check”的人工智能系统。

这个想法是创建国会、国税局或法院可以使用的软件来轻松扫描拟议的税收立法或裁决，以找出可能无意中造成的漏洞。

“这就是为什么我们称之为庇护所检查 - 它就像一个拼写检查器，但用于避税，”范德姆说。“我们希望建立一个系统，可以读取法律中拟议的修改，并向国会和国税局通报税法的影响，或者警告人们制定新政策时出现意想不到的副作用。”

如此复杂的分析需要一台机器不仅能够阅读、解析和理解复杂的税法，还能像会计师或税务律师一样将所有这些内容融合在一起。

该项目正处于早期阶段，团队以实验室在机器学习方面的广泛工作为基础，探索语言处理选项并对其进行测试。到目前为止，他们还没有找到一种方法来克服法律术语，更不用说复制真人的演绎推理了。

尽管基于语言的人工智能最近取得了进展，但最新的技术仍无法与税法相媲美。首先，虽然这些材料是基于文本的，但其所用的法律语言即使不是完全晦涩难懂，也是复杂的。然后，数千页的文件中充斥着对于解释税务结果至关重要的表格。

该团队目前正在试验 ChatGPT 和 GPT-3 等语言预测技术。税法难倒了两人。

马里兰大学法学教授布莱尔-斯坦内克 (Blair-Stanek) 表示：“GPT-3 对税法完全感到困惑。” “从字面上看，在这些问题上掷硬币会得到我们所问问题的 50%，而 GPT-3 只能得到大约 70%。这些只是关于税法的基本问题，比如某某是受抚养人，赚了 100,000 美元一年，这个税项适用吗？它处理不了。”

尽管如此，团队仍然认为解决方案是可能的。例如，最近宣布的 GPT-4 的初步实验表明，正在取得进展，但仍有工作要做。

范杜尔姆说：“我们尚未找到一种方法来轻松地做出人类税务专业人士的高精度判断，但我们一直在取得进展。” “但是，如果我们正在取得进展，当然，规模更大、资金更充足的企业努力可能会让进展更快。”

该团队担心，从避税中获益最多的企业也在研究这种类型的人工智能——而且可能已经拥有了。团队成员相信他们的人工智能也可以适用于医学和商业领域更广泛的法律用途。

“我计划用我的余生来努力让它发挥作用，”布莱尔-斯坦内克说。