理解税收和海关管理中的人工智能
引言
本报告旨在帮助税务和海关管理决策者理解人工智能（AI）的当前状况及其潜在影响，重点关注生成式人工智能（GenAI）的兴起。报告强调，尽管AI在税务和海关管理中已有应用，但GenAI的出现将显著增加其使用频率，因此需要谨慎管理。报告提供了AI政策、战略和风险评估的工具，以促进负责任的AI使用。
理解人工智能
- 定义：人工智能是利用计算机系统模拟人类智能的技术，涉及数据科学、统计学等多个学科。
- 发展历程：从20世纪70年代的核心过程自动化，到90年代末的海关机器视觉技术，再到近年来电子服务引入带来的大数据和机器学习（ML）应用，AI在税务和海关管理领域不断演进。
- 近期发展：ChatGPT等GenAI工具的问世标志着AI能力的显著提升，其在知识领域推理、内容生成等方面的能力将影响所有参与税务和贸易的相关方。
- 迷思与真相：报告澄清了关于AI的常见迷思，强调AI在特定任务上超越人类，但缺乏道德推理和创造性思维，且可能存在偏见。
应对法律和道德挑战
- 原则性关切：报告提出了五个原则性关切，包括数据偏差、简单性、透明度、隐私和数据治理，以及责任。
- 近期监管举措：全球范围内涌现出众多监管措施，旨在通过使用AI引入更多的确定性，并考虑社会影响。
- 法律与伦理风险：AI的广泛融入引发了对其使用可能产生负面影响的担忧，包括数据泄露、侵入性监控等。
人工智能应用案例概述与选择
- 用例概念：用例是帮助组织和记录需求的机制，在AI领域用于管理AI服务、系统和工具。
- 用例分类：报告将AI使用案例分为既定和新兴两类，并提供了税务和海关管理的示例，包括风险管理、纳税人服务、培训等。
- 用例属性：表格中的属性包括指示性风险分类、可解释性、成熟度、潜在价值、AI技术等。
如何促进人工智能的负责任使用
- 制定正式政策：建议制定AI政策，明确高层领导的期望、伦理原则、外部法规遵守、透明度和可解释性要求等。
- 建立AI应用案例清单：编制清单，明确每个用例的法律和业务需求、使用的AI技术以及实际应用参数。
- 法律和伦理审查：对每个用例进行审查，确保符合法律要求及良好的伦理实践。
- 保持“人工在环”：在适当情况下，要求人类参与决策过程，通过HITL和HOTL概念结合AI分析能力和人类判断力。
- 风险评估：在引入新用例前进行风险评估，考虑数据、算法、结果和反馈等方面。
- 定期发布用例清单：提升透明度并促进确定性，排除对核心业务影响微乎其微的AI使用案例。
- 披露AI使用：在常规运营中突出披露AI的使用，例如告知用户正在与聊天机器人互动。
- 评估性能和意图：定期评估AI用例的实际影响，确保其符合最初设定的目的。
如何介绍一个AI应用案例
- 管理变革：建议通过现有的IT服务管理概念将AI整合到运营环境中，采用基于IT服务生命周期的结构化方法。
- 控制门机制：任何重大变更都必须经过评估和批准，整合到业务、技术发展以及IT运营中。
值得提问的问题
- 报告提出了关于AI服务供应链、可解释性、未来发展、责任归属、外部AI采用、机构成熟度等方面的问题，以引发进一步思考和讨论。
附件
- 人工智能政策示例：提供了AI政策的示范文本，包括定义、AI工作组、使用标准、禁止用途等。
- 制定人工智能战略：提供了两幅图，帮助探索和深思AI战略的各个方面和依赖关系。
- 人工智能风险评估方法：提供了一个概念框架，用于评估AI用例的风险，涵盖输入、吞吐量和输出三个维度。
