协会动态

2023年6月9日，由北京大数据协会财税大数据专委会主办、Intel承办的“数据治理、人工智能与数字财税”专题论坛在京隆重召开，来自北京大学、中国人民大学、国务院参事室、中国财政科学研究院、中国税务学会、中央财经大学以及英特尔（中国）有限公司、雄安舜耕数据、用友、金蝶、众合云科等机构的专家教授、实务界大咖共同研讨关于数据治理、人工智能和数字财税领域的前沿问题，全国首期“数字财税分析师”学员全程参与。

英特尔云与企业中国解决方案集团技术总监兼英特尔中国云创新实验室总监张晓军分享的主题是《人工智能的新发展及英特尔的新布局》，他从三个方面进行论述，分别是AI的发展过程和相关技术支持，AI的现实应用案例，Intel的未来新布局。

Intel 中国云创新实验室总监张晓军

AI发展经历了人工智能、机器学习、深入学习和生成式AI四个阶段，目前广为人知的现象级AI应用ChatGPT就属于生成式AI，其具有“能够根据提示或现有数据创建新的文本、视觉和听觉内容”的特征。GPT的全称为预训练生成式转换器，该技术的推出基于大语言模型Large Language Models(LLM)的爆发，目前其版本已从GPT-3.5升级为GPT-4，该技术服务已经成为现实，进入各种行业与领域的应用中。

GPT&openAI的实际应用与很多行业息息相关，其五大应用案例分别为：

1.客户服务，如基于特定任务或知识的问答机器人与闲聊机器人；

2.销售市场，包括舆情监控，趋势总结，定制化的产品推荐；

3.内容生成，如专业主题文档生成与代码生成和代码注释；

4.知识管理，提供了企业内部的知识挖掘与检索，以及针对特定只是体系的培训资料与问答系统；

5.辅助决策，如自服务数据查询，决策者的数据顾问。在此基础上，张晓军总监特别介绍了AI×RPA数字员工应用，在该实践中，ChatGPT模型能够识别用户意图，拆解为对桌面元素对象的操作分解，并转换为数字员工动作指令，最终跳过开发过程实现即时的人机协同。

AI的应用将为产业提供更多可能性，与此同时LLM大模型具有极高的算力要求和成本消耗。混合精度技术可以在把数据的位数降低的同时不影响其精度，大大节约算力和资源。英特尔的OpenVINO工具包，具有简化深度学习部署的高级能力。

最后，张晓军总监还为大家分享Q8-Chat应用，英特尔数据中心芯片路线图和新一代英特尔至强可扩展处理器Sapphire Rapids等最新技术和产品。

中国人民大学教授、博士生导师，国务院政府津贴获得者赵彦云教授就《现代统计师数智化技术应用的基础》主题与大家分享。

国务院政府津贴获得者、中国人民大学赵彦云教授

赵教授的重要观点如下：一是政府大数据路线的搭建与统计有直接关系，我们应当发挥中国特色社会主义的制度优势，充分实现政府部门数据共享。二是财税现代化其实是一套生态运行系统，解析这套系统需要考虑到背后的通讯网络与计算机技术。三是理解统计不应只局限于国家统计报表，目前数据从企业逐级上报，已经做到了联网直报和数据直接采集，但其与数字化，智能化发展还是相差甚远的。四是从统计专业角度来看，交叉学科十分重要，计算机和通信网络能力的欠缺会导致统计结果实现不到位，在科技革命中，我们需要思考互联网数字化、云平台和智能化在统计中应该发挥什么样的作用。

现代统计模型包括现代统计基础，数字化统计，以及支撑智能化的现代网络统计。统计现代化主要是指数字化云平台智能化技术上的统计工作和统计数据及分析运用，现代统计是数智化转型后的统计，可以解析为统计技术，统计工作，统计描述，统计推断和统计学习，赵彦云教授着重讲解以下三个概念：一是统计技术，政府部门不能仅追求数字化和智能化技术的发展，还需要重视统计技术的最优化；二是统计工作，需要归纳多方面信息，包括原始数据、派生数据和互动数据；三是统计描述，要求从数据开始就要内含技术，在计算机处理的过程中设置技术标准。

赵教授认为，统计现代化基础和数智化社会发展根基是产品和服务统计。统计是认知精准的一个方法，原则上，产品和服务统计分类，所对应的是人类社会所有的活动。统计与数据内生发展的关系，是数智化社会服务目标现代统计建设相关的重要问题，数据从低质量向高质量的数据提升，需要探索相适应的统计理论方法，通过改进统计技术和统计方式方法，提升数据质量，从而达成完美的数字化智能化生态系统网络的量化统计解析。

北京大数据协会财税大数据专委会会长、中央财经大学教授/博导蔡昌分享了一些人工智能的涉税问题思考，包括人工智能的本质与应用、人工智能涉税问题分析以及ChatGPT的物种进化等。

首先，什么是人工智能，实际上人工智能就是越来越接近人类的“真实表现”。ChatGPT具有思维链模型，是人类技术革命新的里程碑。马斯克曾说：“ChatGPT的出现绝对是人工智能很大的转折”， ChatGPT的本质是一种硅基化合物，人类是一种碳基化合物，同样都是元素构成，那么ChatGPT有可能变成一种真正的能够在地球上产生影响的一个重要物种。维多利亚时期的计算机先驱人物查尔斯•巴贝奇认为：上帝创造的不是物种，而是物种的算法。从政治经济学角度来理解人工智能的发展，人工智能是否能影响生产关系，答案是肯定的，因为人工智能本身是构成生产力的要素，它是一种工具同时又以生产要素的身份进入到我们的生产里面，它提高了生产力，改变了生产力，又决定了生产关系。人工智能是一种数字技术，也是一种高智慧机器人；人工智能作为生产工具，构成生产力的要素并促进生产力提高；生产力发展改变生产关系。

其次，人工智能税收的理论基础之一，是数据要素参与收入分配，数据要素贯穿整个经济活动，初次分配按照生产要素分配，二次分配按照所得额分配，三次分配是主要通过慈善捐赠进行分配。理论基础之二是关于对人工智能征税的争论，蔡昌教授认为应该对人工智能征税，因为使用机器人产生了丰厚的收益，甚至产生超额利润；人工智能会使很多低层次的劳动者失业。美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统。我国对于人工智能产业存在一定的财政支出倾斜，例如我国对高新技术企业、研发费用加计扣除、软件企业、人工智能中小企业和初创企业给予税收优惠，助力人工智能发展。而对于已经成熟的人工智能企业课税，并不会抑制人工智能行业的发展。因此，对人工智能行业征税不能一概而论，应该量能课征，按盈利能力征税。不应对不成熟、盈利能力尚显不足的公司课税，而应对盈利能力高的企业进行课税。

蔡昌教授提到ChatGPT的本质与实践应用。ChatGPT实际上是人工智能技术驱动的自然语言处理模型，它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、文案、翻译、代码、论文等任。ChatGPT的本质是预先训练的大型语言模型，本质上是一种生成式人工智能技术。ChatGPT的核心技术是InstructGPT，它采用了基于人类反馈的强化学习，让人工智能模型的产生和人类的常识、认知、需求、价值观保持一致。ChatGPT的核心技术就是收集示范性数据并采取受监督的方式训练，收集可比数据并训练一个奖励模型，使用强化学习算法优化奖励模型。

人工智能的智能性精彩地体现在阿尔法狗战胜世界围棋棋手李世石和柯洁的实例上，ChatGPT具有的智能性主要有四个方面：一是ChatGPT具有强大的语言能力，具有优秀的语言能力，它能理解人类语言所表达的含义，并完成相应任务，再以一种人类可以理解的方式将结果进行输出；二是ChatGPT拥有全面的处理能力，它从翻译到问答、撰写连贯的文章和计算机程序等各种任务上表现出了强大的性能；三是ChatGPT拥有准确的判断能力，采用标注人员和奖励模型的训练，使ChatGPT拥有符合人类逻辑的价值判断，能对不符合人类逻辑的错误给予否定；四是ChatGPT拥有较好的修正能力，当ChatGPT的输出结果出错时，使用者就可以对其进行人工修正，并使其不断学习并进化。

当然，ChatGPT也具有局限性，初期版本的ChatGPT本质上还是一个统计模型，基于已有的知识经验输出结果，某种程度上代表了社会整体的认知，但缺乏思考力和创造性。一些思考和创新的工作并不能完全交付给ChatGPT之类的算法，并且ChatGPT的创新是基于大数据的，当训练它的数据一样时，算法一样，它只能得出相同的答案。无论什么问题，当我们和世界上亿万其他人得出的一样的答案，那就不可能是创新。那么ChatGPT如何创新，蔡教授认为“我们每个人都有自己独特的数据库，我们才成为一个个具体的人”。当人类拥有不同的数据，即使使用同样的算法，也能得出不同的结果，也就是能够实现创新。当然，创新属于人类的独特思维，算法还不能完全取代人类的思维过程。在ChatGPT应用的早期，可以期待具有个性化特征的多维数据库支撑起ChatGPT的实践应用，彰显ChatGPT的信息汇聚与挖掘能力；未来期待ChatGPT不断迭代，以人机交互模式融入机器学习，提升其整体运行效率和决策力。如果能够在人机交互、机脑协作中绽放出思维之花，那么ChatGPT最终将真正开启类似人类思维的创造之旅。

最后，蔡教授还提到我们需要思考，人工智能产生意识这个问题。埃隆·马斯克警告说，人类有可能在未来五年内被人工智能超越。该预测标志着对先前对所谓技术奇点的估计的重大修正，即机器智能超过人类智能并以难以理解的速度加速。著名的未来学家雷·库兹韦尔也曾将这一超级智能临界点定在2045年左右，理由是机器人、计算机和人工智能等技术的指数级进步。伟大的物理学家、天文学家霍金曾留给人类三个忠告，其中第二个忠告是，1000年内人类可能会遇到外星人。但人类不要主动寻找或接触外星人，即使遇到了，最好躲开。人类文明还处于比较低级的文明阶段。根据卡尔达舍夫等级划分方法，初级文明可以主宰所在行星以及周围卫星能源的总和，中级文明可以收集整个恒星系统的能源，高级文明可以利用整个星系的能源。而现在，人类对地球资源的利用都处于非常低级的阶段，对月球的探索也才刚刚开始。霍金警告“以人类当前的文明程度主动寻找或联系外星文明无异于开门揖盗，势必将整个人类文明置于危险之下”。第三个忠告是谨慎发展人工智能。未来100年中，人类将会面临比自己更聪明的人工智能的挑战。人工智能的本质是人类用工具代替人脑思考和处理信息，让人类的生活、生产更加高效，终极目标是效仿人类制造一种能独立思考、自主学习、具有高级意识活动的人工智能机器人。霍金警告“将高级意识赋予机器人是一种非常危险的行为，一旦人工智能具有了独立思维能力，以人类的能力很难对它们进行有效制约，必将给人类带来灭顶之灾。因此，人类要对人工智能的发展加以制约，一是控制其运行环境，二是控制其能力，三是以符合人类价值观的方式或模式训练人工智能”。蔡教授表示未来数字税需要立法，期待看到财税与技术的结合。

北京财税大数据专委会常务副会长、原国家税务总局大企业司副巡视员焦瑞进在数据治理、人工智能与数字财税专题论坛上发表了题为《数字经济：挣外资不缴税》的精彩分享，重点关注数字经济时代的税收问题，特别是在数字经济成就的新富豪中普遍不交税的现象。

焦瑞进会长开场提出了一个现实的问题：即使与会各位立刻掌握了英特尔的前沿技术，是否能够立刻从中获利呢？接着探讨了数字经济时代富人不缴税的原因，并引用美国国内收入局的数据作为例证：巴菲特所交税不足所得1%，利率最高的富豪马斯克实际税率仅为3.8%。这些人的财富形式与目前的税收体系不相交叉，因此存在不交税的可能性。这些例子确实利用自己的公司和技术为社会作出贡献、造福了人类，但同时也逃避了纳税义务。视角回到国内，他提到中国国内高净值人群的财富增长远超GDP增长，其财富在2020年至2021年间财富增长了26%，达到160万亿。焦瑞进老师进一步推算，如果按照个人所得税45%的税率征税，应该可以获得15.3万亿的税收收入。而去年全国的税收收入为16万亿，这说明了高净值人群还存在增加税收贡献的巨大潜力。

焦瑞进老师举例论证海南自贸港和香港作为企业注册地的意义。他解释说，选择在海南设立企业，并且是高新技术或现代服务领域的企业，可以就其在境外投资所得免税。焦老师还介绍了香港作为一个投资目的地的选择，提及香港税收征收的属地原则以及2023年1月起施行的最新法律：企业需就境外所得中的被动利息和股息部分纳税，对于劳动所得则不征税。他分享了一个在海南注册并在香港投资设立子公司的游戏公司的案例，通过利用香港税法和海南自贸港税收优惠政策，使得其从海外的游戏渠道获得的10亿收入享受免税待遇。当然，这个案例也充分展示了税收筹划的作用。今天趁着这个机会，焦老师鼓励与会人员与英特尔深度合作，一方面促进业务数字化升级，实现技术变现，另一方面训练英特尔的人工智能模型，造福社会。

论坛从下午14:00一直持续到19:00，主要嘉宾发言才结束，听众对此次论坛给予较高评价，干货满满，一场财税大数据的知识盛宴，理论与实践互补，专业与技术融合，令在场的所有观众聚精会神聆听专家观点，生怕漏掉什么重要环节，结束了还久久不愿离开会场。