Franske styresmakter lurar skatteunndragarar ved hjelp av AI-dreven flyovervaking, noko som leier til den overraskande oppdaginga av 140 000 ikkje-rapporterte symjebasseng over heile landet. Denne avanserte metoden, leia av det franske skattesystemet sitt «Innovative Land» initiativ, har sikra at ytterlegare €40 millionar i eigedomsskatt vil styrkje kassane til lokale samfunn i 2023.
Hoppet i effektivitet frå tidlegare år er merkbart. Som eit eksempel, tilbake i 2022, hadde AI-teknologien avdekka berre 20 000 ikkje-rapporterte basseng – ei tal som vart overskygga av den 700 prosent auken som vart sett det påfølgande året.
Takk vere «Innovative Land» prosjektet, der bruk av kunstig intelligens (AI) saman med flybilete tillèt Generaldirektoratet for offentleg økonomi å stadfeste nøyaktigheita av erklæringar gjort av eigarar angåande bassenga deira. Dette er eit sofistikert prosjekt som vert kalla for av den offisielle franske skattesida for å nytte «cutting-edge AI-teknologi for å automatisere analysen av flybilete og det store mangfaldet av data samla inn av skatteadministrasjonen.»
De franske skattestyresmaktene nyttar flyfoto levert av det nasjonale instituttet for geografisk og skoglig informasjon (IGN), og fremskyndar oppdagelsen av eigedomsskattesvindel i stor skala. Dessutan står denne metoden i fare for å bli utvida for også å lokalisere ikkje-rapporterte bygningar og heimekstensjonar, vasslande nota enda tettere garn rundt skatteundraging.
Bruken av AI for å avdekke ikkje-rapporterte symjebasseng i Frankrike reiser fleire viktige spørsmål, sentrale utfordringar, og kontroversar, samt fordelar og uenigheiter, som ikkje er nemnt i artikkelen:
Viktige spørsmål og svar:
1. Korleis blir personvern ivareteke ved bruk av flybilete? Frankrike, på lik linje med andre EU-land, er underlagt den generelle databeskyttelsesforordninga (GDPR), som pålegg strenge reglar for handtering av personopplysningar. Det er avgjerande at skattemyndigheitene si bruk av AI og flyovervaking er i tråd med GDPR, og forsikrar at personleg privatliv blir respektert og at data blir brukt strengt til skatteoverenstemming.
2. Kva AI-teknologi står bak «Innovative Land» initiativet? Truleg involverar teknologien maskinlæringsalgoritmar som er i stand til mønstererkjenning, det som tillèt dei å identifisere symjebasseng på flyfoto. Slike algoritmar måtte vore trent på ein massiv datasett av merka bilete for å oppnå ein høg akkuratheitsgrad.
3. Vert eigarane av eigedommar varsla før dei blir beskatta? Prosedyren etter basseng blir oppdaga er òg signifikant; typisk vil hus eigarar bli varsla og gitt ein moglegheit til å forklare eller conteste funna før skattar vert innkrevd.
Sentrale utfordringar:
– Å balansere omsyn til personvern med behovet for effektiv skattehandheving.
– Sikra at AI-systemet har høg nøyaktigheit for å redusere falske positive i identifiseringa.
– Integrere resultat frå AI-analyser med eksisterande skattesystem og oppdatere system samsvarande.
Kontroversar:
– Potensialet for AI-system til å gjere feil, som fører til tvistar med huseigarar.
– Korleis handtere strukturer som ikkje er permanente eller som kan vere fjerna sidan bileta vart teke.
Fordelar:
– Den tilleggseigdagen på €40 millionar kan vere signifikant for lokale samfunn.
– Forbetrar skatteetterleving utan auka bemanning.
– Moglegvis avskrekker framtida skatteundraging ved å forbetre oppdagingsevna.
Ulemper:
– Høge oppstartskostnadar involvert i å implementere og vedlikehalde AI-system.
– Kan leie til offentleg motreaksjon om det vert oppfatta som for inngripande eller om feil skjer for ofte.
For meir generell informasjon relatert til skattesystem og teknologibruk i Frankrike, kan du besøkje den offisielle nettsida til Generaldirektoratet for offentlege finansar impots.gouv.fr eller det nasjonale instituttet for geografisk og skoglig informasjon ign.fr. Det er viktig å merke seg at desse lenkene ikkje er kontrollerte for noverande gyldigheit, og netadresser kan endrast eller verte utdaterte; difor bruk dei med den avgjerdande forbunden med å kontrollere deira noverande tilgjenge.