В последние годы искусственный интеллект активно внедряется во множество сфер жизни, от медицины до финансов. В центре внимания исследователей – возможность автоматизации налоговых расчётов, что могло бы существенно упростить жизнь миллионов людей. Несмотря на впечатляющий прогресс в развитии больших языковых моделей и их способности обрабатывать сложные текстовые данные, полное выполнение расчётов личных налогов с помощью ИИ всё ещё остаётся вызовом. Проект TaxCalcBench, направленный на оценку возможностей передовых моделей в задаче расчёта налоговой декларации по доходам физических лиц в США, проливает свет на текущее состояние технологии и раскрывает основные трудности, с которыми сталкиваются современные системы искусственного интеллекта. В основе задачи стоит необходимость не только обработки огромного объёма текстовой информации, содержащей правила и условия налогообложения, но и точного применения этих правил для вычисления итоговых обязательств налогоплательщика.
Простота задачи иллюзорна – налоговое законодательство полно исключений, квот, прогрессирующих ставок, множества таблиц и условий для разных категорий налогоплательщиков. Исследователи, создавшие TaxCalcBench, сформировали специальный набор тестовых кейсов, позволяющий проверить насколько искусственный интеллект способен правильно рассчитать налоги при наличии всех необходимых исходных данных. Итоги эксперимента оказались демонстративными: даже современные языковые модели справились с правильным вычислением менее чем одной трети проверяемых налоговых деклараций. В ходе тестирования выявилось несколько систематических ошибок. Во-первых, модели регулярно неправильно интерпретировали налоговые таблицы.
Эти таблицы представляют собой ключевой компонент расчёта, поскольку именно по ним определяются ставки и суммы налога в зависимости от уровня дохода и иных параметров. Во-вторых, алгоритмы ошибались в арифметических вычислениях, не суммировали корректно промежуточные значения, допускали логические ошибки при копировании или применении условий из законодательства. Кроме того, модели неверно определяли право налогоплательщиков на различные льготы и вычеты, что критически важно для точного подсчёта налогов и часто является причиной существенных различий в итоговых суммах. При всем этом выявилась общая проблема подхода: большие языковые модели созданы в первую очередь для обработки и генерации естественного языка, но их способности к точным математическим вычислениям и применению строгих правил ограничены. В частности, в налоговой сфере ИИ должен уметь не просто понимать текст законов, но и чётко, без погрешностей следовать сложной логике нормативных актов.
Кроме того, законодательство постоянно меняется, и модели требуют регулярного обновления данных и адаптации к новым условиям, что усложняет их эксплуатацию. Выводы эксперимента подчеркивают необходимость создания дополнительной инфраструктуры и инструментов, которые смогут интегрировать мощь языковых моделей с надежными расчетными механизмами. Это может включать комплексную систему с использованием внешних калькуляторов, специализированных программных модулей для обработки налоговых таблиц и логики, а также интерфейсов для уточнения и проверки данных пользователя. Такая архитектура позволит максимально эффективно использовать преимущества ИИ для ускорения и упрощения процесса заполнения налоговой декларации, не допуская типичных ошибок текущих моделей. Для конечного потребителя перспектива автоматической и полностью корректной подачи налоговых деклараций с помощью искусственного интеллекта может стать существенным шагом в сторону повышения удобства и экономии времени.
Сейчас пользователям всё ещё приходится полагаться на специализированные программы и профессиональных бухгалтеров. Однако учёные и разработчики активно работают над улучшением возможностей ИИ в этой области, что указывает на скорое появление более продвинутых решений. И всё же, перед автоматизацией такого сложного процесса, как налоговый расчёт, необходимо преодолеть ряд важных барьеров, в том числе обеспечить высокую точность вычислений и способность моделей строго следовать актуальным нормативам. TaxCalcBench является важным шагом на пути к этому: он не только демонстрирует текущие ограничения искусственного интеллекта, но и задаёт ориентиры для будущих исследований и разработок. В конечном итоге интеграция ИИ в налоговое администрирование обещает существенные преимущества, включая снижение нагрузки на налогоплательщиков, уменьшение количества ошибок в декларациях, ускорение процесса обработки и повышения прозрачности.
Чтобы добиться этого, необходимо комбинировать достижения в области обработки естественного языка с серьёзным инженерным подходом к вычислительной точности и правилам бизнеса. Искусственный интеллект сегодня не может полностью заменить человека в сложных налоговых расчётах, но уже завтра, благодаря масштабным исследованиям и развитию таких проектов, как TaxCalcBench, он может стать незаменимым помощником для миллионов налогоплательщиков.
