楊小強（中山大學(xué)法學(xué)院） 王 森（中山大學(xué)法學(xué)院） 現(xiàn)階段，人工智能在稅務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣?！岸愂照鞴?.0”即是人工智能技術(shù)在稅務(wù)領(lǐng)域的最新應(yīng)用狀態(tài)，旨在實現(xiàn)征管各環(huán)節(jié)的無縫銜接和零摩擦并減輕稅收遵從負擔(dān)。我國在執(zhí)法、服務(wù)、監(jiān)管等稅務(wù)場景中都有關(guān)于人工智能的輔助應(yīng)用，稅務(wù)算法也從機器學(xué)習(xí)模型向多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等復(fù)雜模型升級。伴隨著人工智能深度嵌入經(jīng)濟社會治理等領(lǐng)域，世界各國紛紛就人工智能風(fēng)險的規(guī)制問題進行了針對性的立法與實踐探索。其中，歐盟的《一般數(shù)據(jù)保護條例》和德國的《德國稅收通則》等對人工智能在稅務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用邊界及使用條件作出了限制，并引起了學(xué)術(shù)界的高度關(guān)注和廣泛研究。相比之下，我國對人工智能在稅務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用的風(fēng)險研究多停留在宏觀層面。有鑒于此，本文在剖析人工智能在稅務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用方面存在的主要風(fēng)險與問題的基礎(chǔ)上，從法律層面與技術(shù)層面探尋風(fēng)險的形成機制，并通過考察域外經(jīng)驗，提出規(guī)制上述風(fēng)險的法律因應(yīng)之策，以避免人工智能技術(shù)的異化風(fēng)險。 從技術(shù)上講，人工智能應(yīng)用的本質(zhì)是數(shù)據(jù)驅(qū)動和算法支撐，包括“數(shù)據(jù)處理”與“模型運用”兩個階段。隨著人工智能參與稅收治理廣度和深度的不斷提升，一系列實踐經(jīng)驗表明，人工智能技術(shù)帶給我們便捷和高效的同時，其在實踐層面還潛藏了諸多風(fēng)險。具體表現(xiàn)在數(shù)據(jù)管理風(fēng)險、“技術(shù)鴻溝”風(fēng)險與應(yīng)用倫理風(fēng)險三個方面。 （一）賦能層面：數(shù)據(jù)管理風(fēng)險 1.數(shù)據(jù)質(zhì)量難以保障。數(shù)據(jù)是一把“雙刃劍”。人工智能技術(shù)的應(yīng)用依賴于海量數(shù)據(jù)的“投喂”，各國在人工智能應(yīng)用初期往往以拓寬數(shù)據(jù)量為主要任務(wù)。隨著數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量已經(jīng)不再是阻礙人工智能應(yīng)用的重要因素。相反，受數(shù)據(jù)來源泛化以及缺乏可驗證性等因素影響，數(shù)據(jù)質(zhì)量的高低將直接決定人工智能應(yīng)用的準(zhǔn)確性。當(dāng)前，數(shù)據(jù)質(zhì)量并沒有統(tǒng)一定義。從科學(xué)決策的目的看，稅收數(shù)據(jù)并非沒有瑕疵，具體可以分為客觀存在的數(shù)據(jù)瑕疵和填報錯誤導(dǎo)致的數(shù)據(jù)瑕疵。一方面，納稅人的錯誤申報、數(shù)據(jù)的重復(fù)采集以及缺漏會影響稅收數(shù)據(jù)的質(zhì)量。目前，我國各個稅種之間尚未實現(xiàn)“一個平臺式申報”。由于各部門之間的數(shù)據(jù)壁壘尚未完全消除，在數(shù)據(jù)共享并不理想的情況下，有礙于不同稅種數(shù)據(jù)的融合，影響數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，進而影響稅收決策的正確性。另一方面，數(shù)據(jù)的內(nèi)生偏見也會影響數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)偏見來源于多種因素，如數(shù)據(jù)樣本量的不平衡、數(shù)據(jù)受到污染等。在數(shù)據(jù)交換更加普遍、及時的人工智能時代，使用低質(zhì)量、過時、不完整或不正確的數(shù)據(jù)，會加速導(dǎo)致不良的預(yù)測和評估，最終可能侵犯納稅人的基本權(quán)利。 2.數(shù)據(jù)隱私受到威脅。有學(xué)者預(yù)測，在未來25年內(nèi)世界會出現(xiàn)一個“稅收監(jiān)控系統(tǒng)”，人工智能技術(shù)應(yīng)用下稅務(wù)部門權(quán)力的擴張使得納稅人隱私保護變得更加迫切。隱私權(quán)是數(shù)據(jù)主體的一種信息自主權(quán)，強調(diào)控制政府機關(guān)和私人實體收集并處理個人數(shù)據(jù)。一方面，數(shù)字化背景下，稅務(wù)機關(guān)為實現(xiàn)精準(zhǔn)監(jiān)管而拓寬了數(shù)據(jù)來源，不可避免地擴大了對納稅人數(shù)據(jù)的收集和處理，由此引發(fā)了納稅人對隱私的擔(dān)憂；另一方面，由于稅收數(shù)據(jù)具有較高的實用性與延展性，正成為數(shù)據(jù)泄露的重要領(lǐng)域。據(jù)美國國內(nèi)收入局（IRS）報告，每當(dāng)納稅節(jié)點臨近，黑客侵入稅務(wù)部門網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險將會增加，以獲得納稅人的申報信息。當(dāng)前，我國涉稅信息系統(tǒng)和平臺較多，各個平臺信息的管理標(biāo)準(zhǔn)尚不統(tǒng)一，可操作性不夠強，無形中增加了數(shù)據(jù)的遺失或被篡改風(fēng)險。 （二）應(yīng)用層面：“技術(shù)鴻溝”風(fēng)險 1.加劇征納雙方信息不對稱。機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法的發(fā)展，簡化了納稅程序，跨越了物理空間的束縛，營造了一種高效、快捷的稅收征管場景。然而，新一代人工智能技術(shù)在稅務(wù)領(lǐng)域的進一步推廣應(yīng)用加強了稅務(wù)機關(guān)與納稅人之間天然的信息不對稱。人工智能時代，正當(dāng)程序理論與時俱進，形成了“技術(shù)性正當(dāng)程序”理論。技術(shù)性正當(dāng)程序要求算法公開、透明和可問責(zé)。然而，稅務(wù)算法關(guān)涉國家征稅利益，保密性要求不利于納稅人獲取算法信息。以納稅人風(fēng)險檢測為例，稅務(wù)機關(guān)通過對同類納稅人數(shù)據(jù)進行對比分析，發(fā)現(xiàn)其中的“異常值”，并根據(jù)納稅人的異常情況采取進一步的稅務(wù)稽查或預(yù)防措施。為了避免算法披露會不利于稅收征管活動，稅務(wù)機關(guān)通常不會公開風(fēng)險檢測算法的運行規(guī)則。即使稅務(wù)機關(guān)欲將算法決策依據(jù)及規(guī)則告知納稅人，也因算法復(fù)雜等技術(shù)原因而導(dǎo)致客觀不能。 2.減損納稅人救濟權(quán)。隨著數(shù)字化進程的高速推進，納稅人所面臨的專業(yè)化壁壘比傳統(tǒng)信息化決策時代高得多。一方面，由于納稅人無法了解和還原稅務(wù)機關(guān)作出決策的內(nèi)部運行機制，納稅人質(zhì)疑決策結(jié)果的能力將會分化，進而影響其救濟權(quán)的實現(xiàn)；另一方面，囿于人工智能的不透明，稅務(wù)干部自身對智能系統(tǒng)的設(shè)計原理、運行邏輯、決策依據(jù)等內(nèi)容也無法深入理解，難以評估決策的準(zhǔn)確性與可靠性，加之對人工智能的過度依賴，只能選擇采用智能決策的結(jié)果，而無法向納稅人解釋輸入數(shù)據(jù)和輸出結(jié)果之間的因果關(guān)系。 （三）結(jié)果層面：應(yīng)用倫理風(fēng)險 1.影響稅收公平。鑒于人工智能在稅收征管領(lǐng)域的高效應(yīng)用，越來越多的稅收征管活動開始借助人工智能輔助決策。然而，在提高稅收征管效率的同時，人工智能決策也會使稅收決策趨于“一致化”或“規(guī)范化”并忽略對稅收個案中情景因素的考量，以致對個別納稅人作出不公正決策。例如，澳大利亞稅務(wù)部門利用人工智能自動向納稅人收取所得稅。納稅人因更換工作而在系統(tǒng)中登記了兩個雇主，但現(xiàn)有技術(shù)無法自主識別兩個雇主之間的關(guān)系，并錯誤地作出要求納稅人繳納兩次稅收的結(jié)論。如果稅務(wù)機關(guān)完全依賴和信任人工智能決策，缺乏個案情景考量，則會削弱稅務(wù)機關(guān)的主體地位，導(dǎo)致不公正的稅務(wù)執(zhí)法，損害稅收程序的統(tǒng)一性和合法性。 2.影響責(zé)任認定。在傳統(tǒng)稅務(wù)執(zhí)法中，稅務(wù)機關(guān)應(yīng)當(dāng)為決策錯誤承擔(dān)責(zé)任。算法輔助稅務(wù)機關(guān)作出決策，實質(zhì)上仍然屬于具體行政行為。然而，自動化決策由人工智能作出，并由稅務(wù)機關(guān)發(fā)送，很難確定稅務(wù)機關(guān)與算法產(chǎn)生的偏見或錯誤之間的因果關(guān)系。若長期缺乏自動化決策的詳細規(guī)則，不明確自動化決策的效力，當(dāng)人工智能作出錯誤評判時，稅務(wù)機關(guān)和人工智能設(shè)計主體之間可能會因責(zé)任承擔(dān)發(fā)生爭議和推諉。 二、人工智能在稅務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用中的風(fēng)險成因 （一）規(guī)范層面：現(xiàn)行規(guī)定難適用 1.數(shù)據(jù)治理規(guī)則模糊。大數(shù)據(jù)時代，涉稅數(shù)據(jù)管理主要體現(xiàn)在信息收集和信息保護兩個方面。一方面，信息收集質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和范圍的模糊阻礙了人工智能在稅務(wù)領(lǐng)域的深度應(yīng)用，也增加了稅務(wù)機關(guān)違反比例原則、超出必要限度收集信息的風(fēng)險。我國《個人信息保護法》確立了信息收集的最小化原則，并提出政府機關(guān)應(yīng)當(dāng)在法定職責(zé)范圍內(nèi)收集數(shù)據(jù)。最小化和法定職責(zé)旨在強調(diào)信息收集的必要性。同時，《個人信息保護法》《網(wǎng)絡(luò)安全法》等法律也對信息收集質(zhì)量進行了原則性規(guī)定，強調(diào)個人信息處理者需要保證信息的有效性，以免信息不完整、不準(zhǔn)確。但信息質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)具體為何，尚無明確規(guī)定，而且各個領(lǐng)域的數(shù)據(jù)質(zhì)量也難以得到有效統(tǒng)一。這種模糊性闡述在“數(shù)據(jù)賦能”背景下顯得“捉襟見肘”?！抖愂照鞴芊ā返诹鶙l強調(diào)了稅務(wù)機關(guān)與政府其他管理機關(guān)的信息共享制度，與之相對應(yīng)的納稅人數(shù)據(jù)收集標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)定則尚付闕如。人工智能時代，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展擴大了數(shù)據(jù)的收集范圍，不僅傳統(tǒng)意義上的納稅申報單、政府?dāng)?shù)據(jù)庫、金融數(shù)據(jù)系統(tǒng)等包含在數(shù)據(jù)收集范圍，社交媒體、電商平臺等第三方機構(gòu)也在數(shù)據(jù)收集范圍內(nèi)。涉稅數(shù)據(jù)收集標(biāo)準(zhǔn)不明無法有效規(guī)制政府收集信息的行為。另一方面，納稅人信息保密范圍不清，不利于涉稅數(shù)據(jù)的安全管理。《稅收征管法》第八條構(gòu)成了稅務(wù)機關(guān)保護納稅人信息的基本法律來源。根據(jù)《稅收征管法實施細則》第五條，保密信息包括納稅人、扣繳義務(wù)人的商業(yè)秘密及個人隱私。但對于商業(yè)秘密和個人隱私各自包括哪些內(nèi)容，《稅收征管法實施細則》未作具體規(guī)定。不同的是，《民法典》第一千零三十九條強調(diào)，國家機關(guān)及其工作人員應(yīng)當(dāng)對工作過程中獲得的隱私和個人信息數(shù)據(jù)保密?；谠摋l款，稅務(wù)機關(guān)及其工作人員的保密內(nèi)容除隱私外，也包括個人信息數(shù)據(jù)。保密范圍規(guī)定的沖突，加大了稅務(wù)機關(guān)實踐中對數(shù)據(jù)保密的自由裁量權(quán)，不利于納稅人數(shù)據(jù)信息的保密。 2.算法解釋規(guī)則不清。我國稅務(wù)領(lǐng)域的算法解釋受到《個人信息保護法》《稅收征管法》以及《國家稅務(wù)總局關(guān)于納稅人權(quán)利與義務(wù)的公告》（國家稅務(wù)總局公告2009年第1號）等法律文件的約束。不過，我國算法解釋規(guī)則仍然非常模糊。一方面，我國《個人信息保護法》第二十四條規(guī)定，對于對個人權(quán)益有重大影響的算法自動化決策，個人享有要求說明的權(quán)利。這成為數(shù)據(jù)主體有權(quán)要求信息處理者解釋算法的直接法律依據(jù)。同時，《個人信息保護法》明確規(guī)定該法適用于政府機關(guān)處理個人數(shù)據(jù)的行為。然而，《個人信息保護法》并未就政府機關(guān)的解釋內(nèi)容劃定范圍。另一方面，《政府信息公開條例》和《國家稅務(wù)總局機關(guān)政府信息公開工作規(guī)程（試行）》奠定了公開涉稅信息的基礎(chǔ)。算法作為稅務(wù)機關(guān)進行稅收征管的工具，也應(yīng)當(dāng)屬于政府信息公開范圍。同時，《稅收征管法》第八條規(guī)定，納稅人和扣繳義務(wù)人有權(quán)從稅務(wù)機關(guān)了解有關(guān)稅收法律、行政法規(guī)和繳稅程序的信息。同時，《國家稅務(wù)總局關(guān)于納稅人權(quán)利與義務(wù)的公告》（國家稅務(wù)總局公告2009年第1號）也明確了納稅人的知情權(quán)。但對于權(quán)利范圍以及行使方式的規(guī)定還較為模糊。這使得稅務(wù)機關(guān)在解釋過程中擁有較大的自由裁量空間，不利于納稅人知情權(quán)、救濟權(quán)等權(quán)利的行使。 3.納稅人救濟規(guī)則滯后。人工智能時代，納稅人救濟途徑主要體現(xiàn)在對算法決策的知情以及質(zhì)疑算法決策等方面。一方面，《個人信息保護法》第二十四條通過賦予個人拒絕“僅通過自動化決策方式”的權(quán)利以保證數(shù)據(jù)主體不受錯誤決策的影響。事實上，不論在稅務(wù)領(lǐng)域抑或是其他社會治理領(lǐng)域，完全依靠人工智能自動化作出的決策幾乎不存在。對《個人信息保護法》第二十四條“僅通過自動化決策方式”的解釋將會影響數(shù)據(jù)主體救濟權(quán)的行使。當(dāng)前，世界各國在認定何為“自動化決策”時都存在困難。例如，德國聯(lián)邦法院對“自動化決策”采用了限縮解釋，認為任何最低限度的人為干預(yù)都可排除信息處理者的算法解釋義務(wù)。不同的是，英國數(shù)據(jù)保護機構(gòu)認為，如果人類對算法的干預(yù)無關(guān)于決策結(jié)果，則信息處理者仍然需要解釋算法。人工介入標(biāo)準(zhǔn)的模糊不利于人類對算法決策結(jié)果的審查，使算法潛在隱患變成了實害風(fēng)險。另一方面，決策結(jié)果公布后，納稅人質(zhì)疑決策的途徑、方式并不完善。一般而言，納稅人若對決策結(jié)果有異議，可以依據(jù)《行政復(fù)議法》或《行政訴訟法》提出復(fù)議或訴訟的申請。然而，在人工智能賦能稅收征管的大背景下，納稅人對數(shù)據(jù)的獲取能力和分析能力明顯處于劣勢，既無法在充分掌握信息的情況下與稅務(wù)機關(guān)進行陳述、申辯，也無法有效分析稅務(wù)機關(guān)所掌握數(shù)據(jù)以利用其漏洞維護自身的合法權(quán)益，行權(quán)方式不明會妨礙納稅人救濟權(quán)的行使。 （二）技術(shù)層面：算法本身不完美 1.算法偏差困境。與人類決策行為不同的是，人工智能基于大數(shù)據(jù)和算法作出的分類、預(yù)判可以避免人類決策的自身情感與局限性。然而，算法在司法、警務(wù)、社會信用評價等領(lǐng)域的自動化實踐已經(jīng)表明，算法決策同樣具有偏差，而且比人類決策更加隱秘。一方面，算法的相關(guān)性思維容易對某些納稅人群體產(chǎn)生偏見，進而影響稅收公平。傳統(tǒng)人工決策下，解釋論證體現(xiàn)在法律與事實之間的因果推演。在算法輔助決策下，人工智能重在把握特征A與結(jié)果B之間的相關(guān)性，利用相關(guān)性對未來結(jié)果作出判斷。問題在于，相關(guān)性不是因果性，僅從相關(guān)性推斷因果關(guān)系可能會給納稅人貼上群體化標(biāo)簽。若僅基于“大概率如此”便認定具有相關(guān)性，則可能會忽略數(shù)據(jù)統(tǒng)計不到的例外情況，從而對部分群體產(chǎn)生歧視。另一方面，算法模型的數(shù)據(jù)選擇、因素權(quán)重等會受到設(shè)計人員價值取向的影響。如果不加以有效評估控制，設(shè)計者的錯誤或偏見便容易嵌入算法模型之中。美國威斯康星州法院曾廣泛使用的COMPAS算法仍是典型例證。實踐中，COMPAS算法被用來預(yù)測刑事案件中被告再次犯罪的可能性，但因其過度依賴過去案件裁決而對部分被告作出了有偏見的預(yù)測。 2.算法黑箱效應(yīng)。Berman（2018）較早考察了政府部門使用機器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)導(dǎo)致算法黑箱的問題。算法黑箱是指，算法自動化產(chǎn)生了對人類有實質(zhì)影響的決策，但由于算法運算規(guī)則和決策過程不為公眾所知，從而影響了利益相關(guān)者的權(quán)利救濟。廣義上講，算法黑箱既包括因技術(shù)瓶頸而產(chǎn)生的黑箱也包括因維護國家征稅利益而形成的技術(shù)黑箱。一方面，隨著算法在稅收治理領(lǐng)域的深入運用，其模型日漸復(fù)雜。在監(jiān)督性算法無法應(yīng)對復(fù)雜的經(jīng)濟社會環(huán)境時，諸多國家的稅務(wù)部門已開始在識別偷逃稅領(lǐng)域使用無監(jiān)督算法。無監(jiān)督算法模型不受傳統(tǒng)數(shù)據(jù)樣本集的限制，可以自主升級、自主革新，使得編制算法的程序員也難以解釋模型產(chǎn)生及運作的機理。另一方面，實踐中，由于算法在稅務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用涉及稅收職能的履行，考慮到公開算法后會導(dǎo)致納稅人與算法系統(tǒng)之間的不當(dāng)博弈，稅務(wù)機關(guān)通常不會向納稅人公開算法。例如，《德國稅收通則》第八十八條第五款明確限制了納稅人對稅務(wù)機關(guān)自動化決策的知情權(quán)，原因是稅務(wù)機關(guān)認為公布算法信息可能危及稅收的統(tǒng)一性和合法性。算法黑箱不僅使得納稅人無法直接參與稅收決策的形成過程并獲得決策結(jié)論的合理解釋，也使得稅務(wù)機關(guān)客觀上無法有效質(zhì)疑自動化決策，并容易受到自動化決策的控制和影響。 法治具有固根本、穩(wěn)預(yù)期、利長遠的作用，是規(guī)制風(fēng)險的重要手段。在類型化分析了人工智能在稅務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用中的風(fēng)險及其形成機制后，法律規(guī)制的落腳點便一目了然，即數(shù)據(jù)治理規(guī)則、算法透明度規(guī)則以及人工智能適用規(guī)則。因此，必須通過法律對技術(shù)風(fēng)險進行及時有效的回應(yīng)，進而提高人工智能輔助稅收治理的層次和效能。 （一）構(gòu)建以納稅人為中心的數(shù)據(jù)治理規(guī)則 當(dāng)前，在數(shù)據(jù)治理方面，有權(quán)利話語模式和外部監(jiān)管模式兩種進路。《歐盟基本權(quán)利憲章》將個人信息保護規(guī)定為歐盟層面的一項基本權(quán)利，并在第八條明確規(guī)定任何人都享有保護自身個人信息的權(quán)利。2018年，歐盟實施《一般數(shù)據(jù)保護條例》，通過賦予納稅人對數(shù)據(jù)使用的同意權(quán)、訪問權(quán)、刪除權(quán)、知情權(quán)等廣泛的個人權(quán)利，以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)全生命周期的保護，構(gòu)成了稅收數(shù)據(jù)治理的法律基礎(chǔ)。整體而言，歐盟強調(diào)個人對數(shù)據(jù)的權(quán)利和信息處理者的義務(wù)，重在讓公民控制自己的數(shù)據(jù)，并采取跨國行動防止數(shù)據(jù)濫用。稅收數(shù)據(jù)治理實質(zhì)上是通過賦予納稅人數(shù)據(jù)權(quán)利以為稅務(wù)機關(guān)劃定邊界。與歐盟不同，美國的數(shù)據(jù)治理模式更注重外部監(jiān)管，通過在法律中明確納稅人、稅務(wù)機關(guān)以及第三方機構(gòu)的責(zé)任，加強數(shù)據(jù)治理。美國沒有像歐盟一樣，制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)權(quán)保護法律。但就稅收數(shù)據(jù)治理而言，美國聯(lián)邦和州兩級政府頒布的數(shù)百條法律都可以適用。我國在數(shù)據(jù)治理方面偏于注重數(shù)據(jù)的外部監(jiān)管，如建立涉稅數(shù)據(jù)質(zhì)量全周期監(jiān)控機制、設(shè)置數(shù)據(jù)質(zhì)量管理員等。為進一步提升依法行政和執(zhí)法水平，可以更多地從納稅人權(quán)利角度加強數(shù)據(jù)治理。 1.建立數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。要在統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺和數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的交叉檢查和共享。現(xiàn)階段，我國數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則不足，需要我國以單獨的“數(shù)據(jù)質(zhì)量法”明確數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。美國國內(nèi)收入局根據(jù)《數(shù)據(jù)質(zhì)量法案》制定了涉稅信息質(zhì)量指南，允許納稅人查閱報稅單、繳稅記錄以及公開稅務(wù)案件的工作文件等，同時由財政部稅務(wù)管理監(jiān)察長（TIGTA）負責(zé)審計國內(nèi)收入局是否符合《數(shù)據(jù)質(zhì)量法案》的執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)。通過監(jiān)督機構(gòu)支持數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，有助于擴大和維持數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行，提高數(shù)據(jù)成熟度。美國通過立法形式明確數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，是保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的有效方式，值得我國借鑒。數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)包括獲得性、可用性、可靠性、相關(guān)性以及表現(xiàn)性等多個方面。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一可以促進各數(shù)據(jù)平臺的整合。與美國不同的是，歐盟的《一般數(shù)據(jù)保護條例》以數(shù)據(jù)主體和信息處理者對數(shù)據(jù)質(zhì)量進行雙重驗證的方式保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和時效性，并通過明確數(shù)據(jù)主體對個人信息的知情權(quán)和修改權(quán)，及時修改、更正錯誤的數(shù)據(jù)。同時，大數(shù)據(jù)分析證明，這項操作不僅不會增加稅務(wù)機關(guān)在納稅人數(shù)據(jù)質(zhì)量合規(guī)方面的實質(zhì)性負擔(dān)，還可以在一定程度上提升數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。我國可以借鑒歐盟做法，在定期開展數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)管檢查之外，發(fā)揮納稅人對數(shù)據(jù)信息的核查、修改作用，以保證數(shù)據(jù)的有效性。 2.完善數(shù)據(jù)隱私保護。面對數(shù)據(jù)隱私泄露事件頻發(fā)，相關(guān)國際組織和部分國家為納稅人提供了諸多救濟途徑。例如，歐盟《一般數(shù)據(jù)保護條例》第三十四條明確了信息處理者應(yīng)將個人數(shù)據(jù)泄露事件告知數(shù)據(jù)主體；美國則通過在國內(nèi)收入局官網(wǎng)公布納稅人隱私政策，利用隱私影響評估、隱私投訴機制、隱私保護年度報告等方式促進稅務(wù)部門在保護納稅人隱私方面的合規(guī)性。我國《稅收征管法》第八十七條規(guī)定，對違背納稅人信息保密義務(wù)的主管人員和其他直接責(zé)任人員給予行政處分。相較于歐盟的懲罰機制和美國的投訴機制，我國隱私保障方式還可以進一步完善?！睹穹ǖ洹返谝磺Я闳艞l強調(diào)，國家機關(guān)及其工作人員對在工作過程中獲得的隱私和個人信息必須保密。因此，稅務(wù)人員的保密義務(wù)具有民事義務(wù)的屬性。在違反規(guī)定的情況下，納稅人有權(quán)要求稅務(wù)人員承擔(dān)民事責(zé)任。然而，依據(jù)行政法理論，納稅人不能對稅務(wù)機關(guān)提起民事訴訟，而只能適用國家賠償制度來尋求賠償。當(dāng)前，侵犯涉稅機密信息的行為不屬于我國《國家賠償法》范圍。因此，可以在法律中明確公共數(shù)據(jù)侵權(quán)的特別賠償機制。同時，還可以在《稅收征管法》及相關(guān)法律法規(guī)中明確信息泄露通知制度，便于納稅人及時跟蹤信息安全情況。此外，還要對稅務(wù)人員定期進行網(wǎng)絡(luò)安全培訓(xùn)，通過發(fā)布網(wǎng)絡(luò)安全指南的方式，在提高其安全意識的同時，提升數(shù)據(jù)安全管理的有效性。 （二）完善透明合理的算法規(guī)則 1.明確算法決策的解釋規(guī)則。參與決策的人工智能應(yīng)該是可解釋的、可詮釋的，或者是透明的，這有助于緩解征納雙方的信息不對稱。但算法透明度與可解釋性一直是困擾諸國稅務(wù)算法實踐的問題。歐盟的《一般數(shù)據(jù)保護條例》通過賦予數(shù)據(jù)主體算法解釋權(quán)以提升算法透明度。然而，同為歐盟法律的《人工智能法案》則以外部監(jiān)管的方式保證人工智能符合透明度要求。我國《個人信息保護法》第二十四條規(guī)定了類似于《一般數(shù)據(jù)保護條例》的算法透明度要求，但因解釋規(guī)則不具體而欠缺可操作性。這就要求我國需在法律上進一步細化算法解釋的內(nèi)容。近年來，德國、西班牙等國家都相應(yīng)調(diào)整了稅收法典，以應(yīng)對數(shù)字征管的需要。針對稅務(wù)領(lǐng)域的特殊性，我國可以在《稅收征管法》中增設(shè)智慧征管的針對性條款。稅務(wù)算法涉及國家征稅利益，算法解釋并不要求稅務(wù)機關(guān)對算法決策的技術(shù)細節(jié)進行披露，只需要在納稅人對算法決策存在異議時，稅務(wù)機關(guān)可以對算法進行事后檢查，并向相關(guān)納稅人作出合理解釋，在確有錯誤時可由人工進行重新決策。在技術(shù)上，算法決策系統(tǒng)可以設(shè)置痕跡記錄，以保證決策的可追溯性。作為公權(quán)力的算法，算法透明并非追求形式上的公開，而是通過公開加強算法決策的公平和正義。 2.完善算法決策的救濟規(guī)則。研究表明，由于算法的高效性和內(nèi)在邏輯的復(fù)雜性，人類傾向于支持自動化決策的結(jié)果，即使該結(jié)果與人類決策有差異。為了避免算法決策的不利侵害，可以從納稅人質(zhì)疑算法決策、申請行政復(fù)議或訴訟以及第三方監(jiān)督來保障納稅人權(quán)利。首先，對于使用算法輔助決策的決定，必須允許納稅人提出質(zhì)疑，并可以申請人工干預(yù)，這是破除算法“迷信”的有力途徑。為了防止納稅人被動接受算法決策，可以進一步明確《個人信息保護法》第二十四條確立的人工干預(yù)標(biāo)準(zhǔn)，即第二十四條的“僅通過自動化決策方式……”應(yīng)包含純粹形式上的人工干預(yù)。換言之，若稅務(wù)人員僅在單據(jù)上簽字或蓋章，而沒有對決策結(jié)果進行實質(zhì)審查，則納稅人可以拒絕此項稅收決策，并申請人工干預(yù)。其次，傳統(tǒng)稅收征管中，稅務(wù)機關(guān)、稅務(wù)人員需要依法接受納稅人的監(jiān)督。算法時代，“技術(shù)鴻溝”的客觀存在使得納稅人難以對稅務(wù)算法系統(tǒng)及其影響進行評估。基于此，可以在行政機關(guān)內(nèi)部設(shè)置專門的中立機構(gòu)或委員會，負責(zé)對算法進行定期評估和監(jiān)測，同時在算法不能提供預(yù)期結(jié)果時進行調(diào)整。最后，要重視行政復(fù)議和訴訟環(huán)節(jié)對算法公平的救濟作用。算法輔助稅務(wù)機關(guān)進行稅收征管，并未改變稅務(wù)機關(guān)所作決策的性質(zhì)。倘若算法錯誤而作出有失公平的決策，相應(yīng)責(zé)任也應(yīng)由稅務(wù)機關(guān)及其工作人員承擔(dān)。由于征納雙方信息的天然不對稱，加之“技術(shù)鴻溝”的客觀存在，在舉證責(zé)任的分配上或者在算法決策的解釋上應(yīng)本著有利于納稅人的角度來進行。 （三）構(gòu)造公平的人工智能適用規(guī)則 1.加強算法倫理審查。為了保證算法的公平性和合理性，可以在相關(guān)法律中明確算法影響評估制度，通過將算法的事后監(jiān)管與事前評估相結(jié)合，避免算法的內(nèi)在偏見。這可以考慮在算法投入使用前設(shè)置納稅人投訴系統(tǒng)或開展簡易聽證程序，使納稅人能夠真正參與到稅務(wù)算法的論證環(huán)節(jié)。在算法運行后，可以確定稅務(wù)算法決策影響評估機構(gòu)，對算法進行實時監(jiān)控，統(tǒng)一稅務(wù)算法模型標(biāo)準(zhǔn)，促進算法的透明與公正。根據(jù)《新一代人工智能倫理規(guī)范》，可以從算法對經(jīng)濟、社會、政府管理、公民權(quán)利等方面的影響對算法進行定期評估和監(jiān)測。若發(fā)現(xiàn)算法不能提供預(yù)期結(jié)果，則實時進行調(diào)整更新，以符合稅務(wù)執(zhí)法的需要。此外，還可以設(shè)置統(tǒng)一的算法透明度模板，由第三方機構(gòu)開展算法審計。需要注意的是，在算法決策錯誤的情形下，責(zé)任的承擔(dān)主體依然是稅務(wù)機關(guān)。人工智能執(zhí)法是受大數(shù)據(jù)影響，依據(jù)數(shù)學(xué)邏輯進行的法律適用。稅務(wù)機關(guān)辯證地看待人工智能的決策結(jié)果，能夠預(yù)防機械化的決策結(jié)果，最大限度保證個案正義，避免對納稅人的合法權(quán)益造成損害。 2.劃定人工智能的引入標(biāo)準(zhǔn)。算法的相關(guān)性邏輯無法保障稅務(wù)領(lǐng)域的“同案同判”，加之算法復(fù)雜化下黑箱效應(yīng)的加劇，導(dǎo)致并不是所有的稅務(wù)領(lǐng)域都適合使用人工智能。稅收確定性是一個良好的稅收制度應(yīng)當(dāng)具備的重要特征，旨在確保稅收制度的明確、穩(wěn)定和可預(yù)期。人工智能輔助稅收征管作為我國新時期稅收治理現(xiàn)代化的具體體現(xiàn)，也應(yīng)當(dāng)在稅收確定性原則的指導(dǎo)下開展。具體地，可以在《稅收征管法》或相關(guān)法律法規(guī)中，明確人工智能的應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)前，無論在立法層面抑或?qū)W術(shù)層面均沒有對人工智能的應(yīng)用邊界達成統(tǒng)一的認識。深圳率先在《深圳經(jīng)濟特區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)促進條例》中劃定了人工智能的產(chǎn)業(yè)邊界，特別指出應(yīng)加快人工智能技術(shù)在稅務(wù)領(lǐng)域的融合應(yīng)用。在翼收銀（eKasa）案中，斯洛伐克憲法法院依據(jù)稅收法定原則，強調(diào)了“限制公民基本權(quán)利的應(yīng)用必須由法律予以規(guī)定，使其運行可以預(yù)測”。在公共行政領(lǐng)域應(yīng)用新技術(shù)，不能以犧牲公民權(quán)利為代價，更不能導(dǎo)致其決策無法解釋和說明，這不符合公法上的比例原則。我國可以從是否對公民的權(quán)利產(chǎn)生影響、是否對稅收公平等原則產(chǎn)生影響等因素考量人工智能的引入領(lǐng)域，同時由獨立于稅務(wù)機關(guān)的第三方機構(gòu)負責(zé)人工智能的準(zhǔn)入審查。 （本文為節(jié)選，原文刊發(fā)于《稅務(wù)研究》2023年第2期。）
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