Taxing Artificial Intelligence
यह शोध पत्र हानिकारक गतिविधियों को सुधारने, लागतों के पुनर्वितरण और विनियमन के वित्तपोषण के माध्यम से पर्यावरणीय तनाव और श्रम विस्थापन जैसी बाह्यताओं को संबोधित करने के लिए एक बहुआयामी नीति उपकरण के रूप में एआई (AI) कराधान की व्यवहार्यता और डिज़ाइन का अन्वेषण करता है, जबकि व्यवहार्यता, माप संबंधी चुनौतियों और नवाचार प्रभावों के बीच के समझौतों को सावधानीपूर्वक तौलता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) एक विशाल, तेज़ रफ्तार ट्रेन है जो दुनिया में क्रांति ला रही है। यह हमें अविश्वसनीय गति, नई खोजें और दक्षता प्रदान कर रही है। लेकिन, एक वास्तविक ट्रेन की तरह, यह अपने पीछे बहुत सारा धुआं, शोर और मलबा छोड़ जाती है जिसका सामना पटरियों के पास रहने वाले लोगों को करना पड़ता है। ट्रेन कंपनी (AI डेवलपर्स) को तो सारा टिकट का पैसा मिलता है, लेकिन पड़ोसी (जनता) को गंदी हवा, पानी की कमी और स्थानीय दुकानदारों की नौकरियों के जाने की कीमत चुकानी पड़ती है।
जूलियट फेवरे और सारा एच. सेन का यह शोध पत्र एक सरल प्रश्न पूछता है: क्या हमें इस ट्रेन पर टोल लगाना चाहिए?
लेखक तर्क देते हैं कि हाँ, हमें ऐसा करना चाहिए। लेकिन केवल कोई भी टोल नहीं। वे सुझाव देते हैं कि AI पर कर (tax) लगाना केवल कंपनियों को दंडित करने के बारे में नहीं है; यह तीन विशिष्ट समस्याओं को ठीक करने के लिए एक चतुर उपकरण है: कंपनियों को उनके द्वारा फैलाए गए कचरे के लिए भुगतान करवाना, धन को निष्पक्ष रूप से साझा करना, और उन लोगों के लिए भुगतान करना जिन्हें ट्रेन पर नज़र रखने की ज़रूरत है ताकि वह दुर्घटनाग्रस्त न हो जाए।
उनके विचारों का रोजमर्रा के उदाहरणों के साथ विवरण यहाँ दिया गया है:
1. समस्या: "फ्री राइडर" ट्रेन
यह शोध पत्र बताता है कि AI "एक्सटर्नैलिटीज़" (externalities) पैदा करता है। सरल भाषा में इसका अर्थ यह है कि AI बनाने वाली कंपनी को लाभ मिलता है, लेकिन इसकी लागत बाकी सभी को उठानी पड़ती है।
- पानी और बिजली का बिल: AI को चलाने के लिए विशाल डेटा सेंटर (विशाल सर्वर फार्म) की आवश्यकता होती है। ये केंद्र एक प्यासे हाथी की तरह पानी पीते हैं और इतनी बिजली का उपयोग करते हैं जिससे एक छोटा शहर चल सके। पेपर नोट करता है कि यह आस-पास रहने वाले आम लोगों के उपयोगिता बिलों (utility bills) को बढ़ा रहा है। यह वैसा ही है जैसे यदि कोई पड़ोसी अपने आंगन में एक विशाल कारखाना शुरू कर दे जिससे आपके पानी का स्वाद धातु जैसा हो जाए और आपका बिजली का बिल दोगुना हो जाए, लेकिन वे अतिरिक्त पानी या ग्रिड अपग्रेड के लिए भुगतान न करें।
- रचनात्मकता और रोजगार विस्थापन: AI कहानियाँ लिखने, चित्र बनाने और कोड लिखने में सक्षम हो रहा है। पेपर बताता है कि AI अक्सर यह सीखने के लिए मानव कलाकारों और लेखकों के काम को "चुराता" है, बिना उन्हें भुगतान किए। फिर, यह कार्यस्थल में उन मनुष्यों की जगह ले लेता है। कंपनी पैसा बचाती है, लेकिन कलाकार अपनी आय खो देते हैं, और सरकार उस टैक्स को खो देती है जो उन श्रमिकों से मिलता था।
2. समाधान: "टोल" का उपयोग करने के तीन तरीके
लेखक कहते हैं कि एक टैक्स का तीन अलग-अलग उद्देश्यों के लिए उपयोग किया जा सकता है, यह इस पर निर्भर करता है कि हम क्या ठीक करना चाहते हैं:
- "पिगीबैक" सुधार (सुधारात्मक): कल्पना कीजिए कि एक ऐसा टैक्स जो प्रदूषण फैलाने को महंगा बना दे। यदि AI कंपनियों को हर गैलन पानी के उपयोग या हर घंटे बिजली जलाने के लिए शुल्क देना पड़ता है, तो वे अधिक कुशल ट्रेन बनाने के लिए प्रेरित होंगी। वे पैसा बचाने के लिए पुनर्चized (recycled) पानी या बेहतर कूलिंग सिस्टम का उपयोग करना शुरू कर सकती हैं। इसे "पिगुवियन टैक्स" (Pigouvian tax) कहा जाता है—यह बुरे व्यवहार पर एक कीमत लगा देता है ताकि कंपनी को होने वाले नुकसान का अहसास हो सके।
- "पोटलक" सुधार (पुनर्वितरण): कल्पना कीजिए कि AI कंपनी एक बड़ी पार्टी दे रही है और लाखों कमा रही है, लेकिन पड़ोसी भूखे हैं। एक टैक्स उस अतिरिक्त पैसे को लेकर समुदाय में वापस डाल सकता है। इस पैसे का उपयोग नौकरी खोने वाले श्रमिकों के लिए पुन: प्रशिक्षण कार्यक्रमों के लिए, कलाकारों को उनके उपयोग किए गए काम के लिए भुगतान करने के लिए, या स्थानीय पानी के पाइपों को अपग्रेड करने के लिए किया जा सकता है। यह संतुलन बनाने के बारे में है ताकि जो लोग नुकसान झेल रहे हैं, उन्हें भी लाभ का हिस्सा मिल सके।
- "सुरक्षा गार्ड" फंड (नियामक क्षमता): हमें AI ट्रेन की निगरानी करने के लिए विशेषज्ञों की आवश्यकता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वह पटरी से न उतर जाए। लेकिन सरकार के पास पर्याप्त सुरक्षा निरीक्षकों, ऑडिटरों और वैज्ञानिकों को नियुक्त करने के लिए पर्याप्त पैसा नहीं है। AI उद्योग पर टैक्स से विशेष रूप से इन "सुरक्षा गार्डों" और उनके काम करने के उपकरणों के लिए धन का एक निरंतर प्रवाह बनता है।
3. टोल बूथ कैसे बनाया जाए
पेपर चर्चा करता है कि इंजन को खराब किए बिना इस टैक्स प्रणाली को कैसे बनाया जाए।
- हम किस पर टैक्स लगाएं? हम केवल "AI" पर टैक्स नहीं लगा सकते क्योंकि इसे परिभाषित करना कठिन है। क्या एक स्मार्ट कैलकुलेटर AI है? क्या एक चैटबॉट AI है? इसके बजाय, लेखक सुझाव देते हैं कि उन चीजों पर टैक्स लगाया जाए जिन्हें हम वास्तव में गिन सकते हैं, जैसे:
- "ईंधन": डेटा सेंटरों द्वारा उपयोग की जाने वाली बिजली और पानी पर टैक्स।
- "टिकट": AI सेवाओं के उपयोग पर टैक्स (जैसे कि आप कितनी बार चैटबॉट से कोई सवाल पूछते हैं)।
- "लाभ": उस अतिरिक्त धन पर टैक्स जो AI कंपनियां तब कमाती हैं जब वे अत्यधिक सफल होती हैं (जिसे "विंडफॉल" या "रेंट" टैक्स कहा जाता है)।
- कौन भुगतान करेगा? यह पेचीदा है। क्या हम उस व्यक्ति पर टैक्स लगाएं जिसने AI बनाया, उस व्यक्ति पर जो इसका उपयोग करता है, या उस कंपनी पर जो डेटा सेंटर की मालिक है? पेपर कहता है कि हमें सावधान रहना होगा ताकि टैक्स अनजाने में छोटे व्यवसायी या आम उपयोगकर्ता तक न पहुँच जाए, जिससे स्थिति और खराब हो जाए।
4. चेतावनी के संकेत (कमियां)
लेखक यथार्थवादी हैं। वे चेतावनी देते हैं कि टैक्स कोई जादुई छड़ी नहीं है।
- "लीक" की समस्या: यदि एक राज्य या देश AI पर भारी टैक्स लगाता है, तो कंपनियां अपने सर्वर किसी ऐसे स्थान पर ले जा सकती हैं जहाँ कोई टैक्स न हो। यह वैसा ही है जैसे यदि कोई दुकान कीमतें बहुत बढ़ा देती है, तो ग्राहक बगल वाली दुकान पर चले जाते हैं।
- "गेमिंग" की समस्या: समझदार कंपनियां सिस्टम को धोखा देने की कोशिश कर सकती हैं। यदि टैक्स इस आधार पर है कि AI कितने "टोकन" (शब्द) उत्पन्न करता है, तो वे टैक्स कम देने के लिए शब्दों को गिनने का तरीका बदल सकती हैं।
- "हानि का लाइसेंस" की समस्या: यदि कोई कंपनी टैक्स का भुगतान करती है, तो उन्हें लग सकता है कि उन्होंने हानिकारक काम जारी रखने का "अधिकार खरीद लिया" है। वे सोच सकते हैं, "मैंने अपना पानी का टैक्स चुका दिया है, इसलिए मेरे लिए झील को सुखाना ठीक है," बजाय इसके कि वे लीक को ठीक करें।
निष्कर्ष
पेपर का निष्कर्ष है कि हालांकि टैक्स एकमात्र समाधान नहीं है, लेकिन यह एक शक्तिशाली उपकरण है जो हमारे पास पहले से मौजूद है। सरकारें पहले से ही जानती हैं कि टैक्स कैसे वसूलना है, कंपनियों का ऑडिट कैसे करना है और नियमों को लागू करना है। AI के जटिल दुष्प्रभावों को संभालने के लिए इस परिचित प्रणाली का उपयोग करना नए कानून बनाने से कहीं अधिक तेज़ और आसान है।
हालाँकि, टैक्स को सावधानीपूर्वक डिजाइन किया जाना चाहिए। इसे नवाचार को नष्ट करने वाला एक भारी हथौड़ा नहीं होना चाहिए; इसे एक स्कैल्पल (शल्य चिकित्सा चाकू) की तरह होना चाहिए जो विशिष्ट नुकसानों (जैसे पानी की बर्बादी या नौकरी का जाना) को लक्षित करे ताकि AI ट्रेन सभी के लिए स्वच्छ, सुरक्षित और निष्पक्ष रूप से चल सके।
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