L’intelligence artificielle transformatrice (IAT) – des machines capables d’effectuer pratiquement n’importe quel travail économiquement intéressant – pourrait progressivement saper les deux principales bases fiscales qui sous-tendent les systèmes fiscaux modernes : le revenu du travail et la consommation humaine. Nous examinons la fiscalité optimale dans deux phases de transformation pilotée par l’intelligence artificielle (IA). Premièrement, à mesure que l’IA remplace le travail humain, nous constatons que la taxation de la consommation peut servir de principal outil de génération de revenus, la taxation différentielle des produits de base gagnant en importance à mesure que les distorsions du travail perdent leur rôle contraignant. Dans la deuxième phase, lorsque les systèmes autonomes d’intelligence artificielle générale (IAG) génèrent à la fois la plus grande valeur économique et absorbent une part croissante des ressources, la taxation de la consommation humaine peut devenir un moyen insuffisant pour augmenter les revenus. Nous montrons que la taxation des systèmes AGI autonomes peut être considérée comme un problème de récolte optimal et constatons que le taux d’imposition qui en résulte sur les AGI dépend du taux auquel les gens anticipent l’avenir. Notre analyse propose une approche théoriquement fondée pour équilibrer efficacité et équité à l’ère de l’IA. Nous utilisons également nos résultats pour évaluer des propositions spécifiques telles que les taxes sur les robots, les ordinateurs et les jetons, ainsi que les fonds souverains et les clauses de portabilité.

C'est par Anton Korinek et Lee Lockwood.

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