La tecnologia in aiuto anche per pagare le tasse. Un’intelligenza artificiale è in grado di fare i calcoli al posto dei cittadini 
Al giorno d’oggi, la tecnologia ci viene in aiuto per le funzioni più disparate. Che sia una semplice ricerca su internet o la gestione di documenti via smartphone, avere tra le mani un device connesso alla rete è diventato indispensabile. Le varie aziende in tutto il mondo stanno studiando nuovi campi nei quali adottare tecnologie avanzate da mettere a servizio delle persone.
È il caso di Salesforce, marchio privato che ha messo a punto alcuni strumenti dell’intelligenza artificiale per aiutare i cittadini a capire quante tasse devono pagare. Il progetto è stato descritto sulla rivista del Mit Technology Review, e ha il compito di massimizzare la produttività e gli introiti di una persona con la tassazione ideale, prevedendo aliquote per chi ha i redditi alti e per chi ha quelli più bassi.
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Intelligenza artificiale al servizio del cittadino, come calcolare le tasse
Col nuovo progetto messo a punto dall’azienda privata Salesforce, sarà possibile sfruttare l’intelligenza artificiale anche per calcolare quante tasse bisogna pagare. Il sistema chiamato ‘Al Economist’ sfrutta alcune tecnologie specifiche per simulare milioni di volte un’economia alla ricerca di politiche fiscali sempre più efficaci, grazie ai calcoli di aliquote in base ai redditi.
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Come spiegato dagli autori sulla rivista del Mit Techonolgy Review, la tassazione è il metodo utilizzato per ridurre le disuguaglianze, ma non quando è eccessiva. In questi casi, il comportamento automatico è quello di cercare di evitarla, diminuendo così la produttività. Il sistema in questione simula una società di quattro persone che possono raccogliere pietre e legni e venderli, oppure usarli per costruire case. Secondo e decisioni di una ‘intelligenza artificiale policymaker’, a fine anno i lavoratori sono tassati, mentre altre tecnologie regolano il comportamento dei lavoratori.
Stando alle parole degli ideatori, col sistema trovato si ha un’efficacia del 16% migliore rispetto a quello dei progressivi. “Bisogna aumentare ora il numero degli agenti. Una volta fatto questo e aggiunte altre funzioni, sarà possibile replicare sistemi esistenti” ha spiegato David Parkes della Harvard University.