세금 신고 처리에 대한 어려운 과제를 직면하고 있는 IRS는 인공 지능(AI) 통합의 잠재적 등장으로 희망의 빛이 피어나고 있다. 본 보고서는 최근 존스 홉킨스 대학교 캐리 비즈니스 스쿨의 교수인 텅롱 다이 박사의 통찰을 분석하여 AI가 세금 행정에 미칠 수 있는 변혁적 영향에 대해 논의하고 있다.
룰 기반 시스템, 예측 모델링 및 대형 언어 모델과 같은 다양한 형태를 가진 인공 지능은 세금 처리를 효율적으로 처리할 수 있는 잠재력을 갖추고 있으며, 이는 그 복잡성으로 유명한 절차를 간소화할 수 있다. 전통적인 룰 기반 AI 시스템은 신뢰성과 투명성을 바탕으로 숭배받지만, 구조화되지 않은 데이터 처리에서는 다소 융통성이 부족해 보인다. 이에 비해 예측 모델은 컴퓨터 비전의 발전을 통해 좀 더 신뢰할 수 있어졌는데, 특히 이미지에서 텍스트를 읽는 능력이 개선되고 있어 스캔된 문서에서의 데이터 해석 정확도가 향상되었다.
오픈AI의 ChatGPT 등 첨단 AI 시스템이 통합되면 상당한 변화를 가져올 수 있다. 이러한 언어 모델들은 더 복잡한 유연한 데이터 형식을 철저하게 다룰 수 있다. 예를 들어, OCR 기술을 대형 언어 모델과 결합하면 여권 만료일이 잘못 해석된 오류를 바로 잡을 수 있으며, 이는 세금 양식의 정보를 교정하고 검증하는 데 중요한 역할을 할 수 있다는 신호이다.
다이 박사는 이러한 응용을 위해 국세청 특정 데이터로 이 AI 모델을 교육하는 필요성을 강조했다. ChatGPT와 같은 AI 도구들은 타당한 컨텐츠 생성에서 뛰어나지만 인공적인 데이터에 엄격히 준수하지 않고 허위 정보를 만들어낼 수 있으므로, 세금 처리와 같이 높은 정확도를 필요로 하는 작업에는 세밀한 조정이 필요하다.
마지막으로 다이 박사는 세금 법안에서 무한한 변수들이 필요하기에 인공 지능 원칙의 적용이 인간의 효율성이 감당할 수 없는 복잡성을 관리하는 데 필수적임을 설명하며 기본 논리 연산과 AI 사이의 선을 알려주었다.
요약하면, AI는 세금 신고 처리의 번거로운 과정을 향상시킴으로써 정확성, 속도 및 효율성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 갖추고 있지만, 효과를 보장하기 위해 신중한 실행과 도메인별 훈련이 필요하다.