Asgari ücret artışları gibi giderek daha kaba araçlarla ekonomik güvensizliğe yanıt veren politika yapıcılar, daha derin bir sorunu gözden kaçırıyorlar: İnsan emeğinin ekonomik değerden giderek daha fazla kopması. Tek çözüm, makine zamanını ayrı bir üretim girdisi olarak kabul etmek ve buna göre fiyatlandırmaktır.
New York Belediye Başkanı seçilen Zohran Mamdani’nin asgari saatlik ücreti 30 dolara çıkarma vaadi, çoğu gelişmiş ekonomiyi rahatsız eden bir ikilemi ortaya koyuyor. Asgari ücretler yükselse de, işçiler kendilerini daha güvensiz hissediyor. Ancak, asgari ücret gibi kaba araçlarla yanıt veren politika yapıcılar, daha derin bir sorunu gözden kaçırıyor: insan emeğinin ekonomik değerden kopması.
İki yüzyıl boyunca, işgücü piyasaları bu ilişkiye bağlıydı. Ücretler, sözleşmeler ve sosyal korumalar, zamanın üretimin güvenilir bir göstergesi olduğunu varsayıyordu. Ancak yapay zeka bu bağı kopardı. Yıllarca örüntü tanıma konusunda uzmanlaşan tıp teşhis uzmanları, artık vakaları saniyeler içinde işleyen sistemlerle rekabet ediyor. Yapay zeka ajanlarına sahip avukatlar, aksi takdirde saatler sürecek görevleri dakikalar içinde tamamlayabiliyor. Artık soru, asgari ücretlerin aşırı yükselme riski olup olmadığı değil, zamana dayalı ücretlendirmenin hala anlamlı olup olmadığıdır.
Ne yapılmalı? Öncelikle, mali çerçeveler makine zamanını ayrı bir üretim girdisi olarak tanımalı ve buna göre fiyatlandırmalıdır. Bu, “robot vergisi” önermek değil, daha çok gerçek zamanlı olarak izlenen verileri kullanarak ölçülü bir girdi vergisi uygulamak anlamına gelir.
Firmaları “otomasyon dereceleri” nedeniyle doğrudan vergilendirmek hiçbir zaman işe yaramamıştır, çünkü bu tür süreçler organizasyonel olarak şeffaf değildir. Yazılıma gömülü algoritmik karar verme süreci neredeyse görünmezdir ve ‘robot’ tanımlamaya yönelik girişimler yasal olarak saçma olduğu ortaya çıkmıştır (Excel sayılır mı?). Dahası, otomasyon uzun süredir küresel rekabet gücünü korumak için gerekli görülmekte ve genellikle sadece el emeği sunanlar için bir “sorun” teşkil etmektedir.
Verimliliği cezalandıran politikalar genellikle başarısız olur. En göze çarpan girişim 2017 yılında, Avrupa Parlamentosu’nun robotik ve yapay zeka konusunda MEP Mady Delvaux’nun raporunda yer alan, çalışanları otomatik sistemlerle değiştiren şirketlere “robot vergisi” uygulanması önerisini değerlendirmesiyle gerçekleşti. Bu fikir, sosyal koruma ve yeniden eğitim için finansman sağlama yolu olarak sunuldu, ancak önlemin inovasyonu zayıflatacağı ve Avrupa’nın rekabet gücüne zarar vereceği endişeleri nedeniyle genel kurul oylamasında açıkça reddedildi. O zamandan beri, robot vergisi önerileri AB üye ülkeleri genelinde büyük ölçüde teorik olarak kaldı ve üretkenliği cezalandırdığı algılanan politikaların ilerlemekte zorlandığı siyasi gerçeği pekiştirdi.
Buradaki çözüm, ekonomik açıdan üretken görevleri yerine getiren yapay zeka sistemlerinin tükettiği hesaplama süresi olan “yapay zeka saatleri”ni vergilendirmek olabilir. Hesaplama süresi, çoğu kurumsal yapay zeka hizmetinin temelini oluşturan bulut endüstrisinde faturalandırma amacıyla zaten hassas bir şekilde ölçüldüğünden, yapay zeka saatleri, yerleşik, otomatik olarak kaydedilen denetim izleri içeren nadir vergi matrahlarından biridir.
Amerika Birleşik Devletleri’nde, sözleşme incelemesini bir yapay zeka sistemi ile otomatikleştiren ve yıllık ortalama 65.000 dolar kazanan 25 tam zamanlı hukuk asistanının yerini alan orta ölçekli bir hukuk firmasını ele alalım. Bu işten çıkarılan işçilerin saatlik ücreti 32,50 dolardır (65.000 doların yıllık 2.000 standart çalışma saatine bölünmesiyle hesaplanmıştır). Firma bu otomasyon için yıllık 50.000 AI saati tüketiyorsa, işten çıkarmanın vergiye tabi değeri 1.625.000 dolardır (50.000 saat × 32,50 dolar). Bu yerinden edilme değerine %15 oranında vergi uygulanması, yıllık 243.750 dolar vergi geliri sağlayacaktır. Bu çerçeve, AI sistemlerinin yerini aldığı insan emeğinin ekonomik değerini vergilendirir, farklı mesleklerdeki ücret düzeylerine göre otomatik olarak ölçeklendirilir ve vergi yükünü işgücü yerinden edilmesinin büyüklüğüyle ilişkilendirir.
Bu mütevazı bir meblağ gibi görünebilir, ancak tüm hukuk hizmetleri, finansal analizler ve tıbbi teşhisler toplandığında anlamlı bir rakam olacaktır. 2028 yılına kadar, kurumsal AI altyapı harcamaları küresel olarak 200 milyar dolara ulaşacaktır.
Doğru, verileri kaynağına yakın bir yerde işleyen uç bilgi işlem, kullanım günlükleri yerel olduğu için işleri karmaşıklaştıracaktır. Ancak bu durumlarda, vergi matrahı veri akışlarından, çip özellikleri ve enerji tüketimi gibi kapasite göstergelerine kayacaktır. Düzenleyiciler bu ölçütleri halihazırda karbon ayak izi raporlaması ve enerji denetimleri için kullandığından, firmaların yapması gereken tek şey, belirlenen eşiklerin üzerindeki yapay zeka özellikli donanımları kaydetmek ve kapasite ve güç kullanımı telemetrisiyle çapraz kontrol edilen üç aylık kullanım tahminlerini sunmaktır.
Elbette, firmaların daha düşük vergi oranlarından yararlanmak için sistemi suistimal etme riski vardır. Açıkçası, tanımlar büyük önem taşıyacaktır. En fazla açıklığa ihtiyaç duyulan iki anahtar kelime “artırma” ve “ikame”dir. Artırma, insanların AI’yı kullandığı ancak karar verme yetkisi hala kendilerinde olduğu durumları ifade eder. İkame ise, AI’nın tüm iş akışını yürütmesi ve insanların sadece istisnai durumlarda müdahale etmesi durumunu ifade eder. AI tarafından işaretlenen anomalileri inceleyen ancak nihai tanıyı koyan bir radyolog, artırma örneğidir. Kredi başvurularının %95’ini otomatik olarak onaylayan bir AI sistemi ise ikame örneğidir.
Bu terimler açıkça tanımlandığında, AI saatleri vergisi, örneğin artırma için %5 ve ikame için %15 olarak kademelendirilebilir. İş akışı denetimleri sınıflandırmaları belirleyecektir. Bir firma güçlendirme iddiasında bulunsa da, insanlar vakaların %40’ından azını anlamlı bir şekilde ele alıyorsa, sistem yeniden sınıflandırılacaktır. Kesin oranlar tartışılabilir olsa da, temel ilke, işletme ve sermaye harcamaları arasındaki mevcut vergi ayrımını yansıtmaktadır. Ve %15’lik bir vergiyle bile, AI saatleri insan emeğinden hala önemli ölçüde daha ucuz olacaktır.
Böyle bir verginin amacı, şirketleri tamamen otonom yapılandırmalardan ziyade, insan yargısının sonuçları iyileştirdiği hibrit sistemlere yönlendirmektir. Bu, inovasyonu bastırmadan işgücü yer değiştirmesini artırmadan biraz daha pahalı hale getirecektir. Sektörün kendisi böyle bir politikayı memnuniyetle karşılamalıdır. AI’nın ilerlemesine yönelik gerçek tehdit vergilendirme değil, siyasi tepki. Öngörülebilir, kurallara dayalı bir vergi, kazançların paylaşılmasını sağlayarak AI için sosyal bir yetki sağlayabilir.
Peki ya küresel boyut? AI saatleri üretimin merkezine yerleştikçe, fiyatlandırılmamış makine süresi ile üretilen mal ve hizmetler, fiyatlandırılmış olanları alt edebilir. Neyse ki, bu tür arbitrajlarla başa çıkmanın bir yolu zaten var. Dijital sınır ayarlama mekanizması (DBAM), halihazırda uygulanmakta olan karbon sınır ayarlama mekanizmalarını taklit ederek, firmalardan ticareti yapılan mallar ve sınır ötesi dijital hizmetler için AI saat içeriğini açıklamalarını isteyebilir. Uygulama zor olmayacaktır, çünkü transfer fiyatlandırma kuralları zaten çok uluslu şirketlerin karşılaştırılabilir belgeler sunmasını gerektirmektedir.
AI saatleri vergisi geniş bir kitleye hitap edecektir. İşletmeler, geçici ücret politikaları yerine öngörülebilir kurallara sahip olacak; işgücü, teknolojik artığı yakalamak için bir mekanizmaya sahip olacak (benimsemeyi engellemeden); mali muhafazakarlar, bordro vergilerinin azalmasıyla istikrar kazanacak; ve ilerici kesimler, anayasal açıdan şüpheli servet vergilerine başvurmak zorunda kalmadan eşitsizliği azaltmak için bir araca sahip olacak.
Koordinasyon, ana zorluk olmaya devam etmektedir. Erken benimseyenler, DBAM rejimleri olgunlaşana kadar kısa vadeli rekabet baskısıyla karşı karşıya kalabilirler. Ancak, karbon fiyatlandırmasında olduğu gibi, çok taraflı anlaşmalar kritik bir kitle oluşturabilir.
Asgari ücretin 16 dolar mı yoksa 30 dolar mı olması gerektiği tartışması konunun özünü kaçırmaktadır. AI sistemleri ihmal edilebilir bir maliyetle sürekli çalışır. Yeni bir mali çerçeve olmadan, vergi tabanının azaldığı bir ekonomiye doğru sürüklenmeye devam edeceğiz. AI saatleri vergisi, inovasyonu bastırmadan makine verimliliğini kamu gelirine dönüştürebilir. Bu, mevcut en iyi çözümdür.
KAYNAK: Sami Mahroum / Project-Syndicate
