McGill Law Journal
Revue de droit de McGill
Volume 64, Number 4, June 2019 Programming Governance/Governing Programming: Regulatory Challenges on the Edge of Technology
Table of contents (8 articles)
Articles
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Introduction
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Strategic Games and Algorithmic Secrecy
Ignacio N. Cofone and Katherine J. Strandburg
pp. 623–663
AbstractEN:
We challenge a claim commonly made by industry and government representatives and echoed by legal scholarship: that algorithmic decision-making processes are better kept opaque or secret because otherwise decision subjects will “game the system”, leading to inaccurate or unfair results. We show that the range of situations in which people are able to game decision-making algorithms is narrow, even when there is substantial disclosure. We then analyze how to identify when gaming is possible in light of (i) how tightly the decision-making proxies are tied to the factors that would ideally determine the outcome, (ii) how easily those proxies can be altered by decision subjects, and (iii) whether such strategic alterations ultimately lead to mistaken decisions. Based on this analysis, we argue that blanket claims that disclosure will lead to gaming are over-blown and that it will often be possible to construct socially beneficial disclosure regimes.
FR:
Nous contestons une affirmation couramment véhiculée par certains représentants de l’industrie et des gouvernements et qui est parfois reprise dans la littérature juridique, soit l’idée selon laquelle il est préférable de garder les processus de décision algorithmiques opaques ou secrets, faute de quoi les sujets des décisions pourraient « déjouer le système », ce qui conduirait à des résultats inexacts ou injustes. Nous montrons que l’éventail des situations dans lesquelles les gens sont capables de se servir des algorithmes de prise de décision pour son propre avantage est étroit, même lorsqu’une quantité substantielle d’information a été divulguée. Nous analysons ensuite comment discerner les situations où il est possible de détourner les algorithmes en fonction (i) du degré de connexion entre les indicateurs de décision et les facteurs qui, idéalement, détermineraient le résultat, (ii) de la facilité avec laquelle ces indicateurs peuvent être modifiés par les sujets des décisions et (iii) de la possibilité que ces modifications stratégiques conduisent finalement à des décisions erronées. Sur la base de cette analyse, nous soutenons que les allégations générales selon lesquelles la divulgation conduirait à des détournements sont exagérées et qu’il sera souvent possible de mettre en place des régimes de divulgation socialement bénéfiques.
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Governing A.I.’s Professional Advice
Claudia E. Haupt
pp. 665–682
AbstractEN:
How should we govern professional advice given by artificial intelligence (AI)? The traditional professional-client or doctor-patient relationship is governed by a specific set of legal rules that constitute the legal framework of professional advice-giving. The goal of this legal framework is to ensure the client or patient receives reliable, comprehensive, and accurate advice in order to make important life decisions. But such a regime does not exist when AI gives professional advice. This article suggests that the first step in regulating professional AI should be to turn to the existing framework that regulates professional advice-giving. In focusing on the professional-client relationship, it foregrounds the regulatory access points at which the law can achieve the goal of ensuring good advice, whether rendered by humans or AI.
FR:
Comment régler le conseil professionnel fournir par l’intelligence artificielle (IA)? Les relations traditionnelles entre client et professionnel ou entre médecin et patient sont gouvernées par un cadre de règles juridiques qui assure les conseils fiables, complets et précis pour le client ou patient — afin qu’ils puissent prendre avec confiance des décisions de vie importantes. Mais un cadre semblable n’existe pas quand il s’agit des conseils donnés par IA. Cet article suggère que la première étape pour régler ce nouveau type de conseil professionnel consisterait de se tourner vers le cadre qui existe déjà pour régler les conseils professionnels. Mettant en relief la relation client-professionnel, ce cadre conventionnel souligne les points d’accès réglementaires où la loi peut atteindre l’objectif de garantir de bons conseils, qu’ils soient rendus par des êtres humains ou par l’IA.
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Tax Cryptographia: Exploring the Fiscal Design of Cryptocurrencies
Allison Christians
pp. 683–706
AbstractEN:
While the founders of cryptocurrencies may not conceptualize their efforts as such, the infrastructural choices they make in designing their systems mimic those routinely made by lawmakers in the design of fiscal policy. The totality of their decision-making in this regard constitutes essential elements of “taxation” written into the governance structure of the cryptocurrency system — its tax cryptographia. This article examines how cryptocurrency founders determine what common goods are necessary to make their systems viable and then design a way to fund them. The object of comparing certain cryptographic design elements to taxation is to examine how investors, speculators, enthusiasts, and skeptics should assess the decisions that founders make, and why it might matter if the participants in cryptocurrency systems recognize the fiscal infrastructure as a reproduction of state-like functions that serve to allocate the cost and benefits of participating in the collective activity despite the core motivation of cryptocurrency to bypass centralized and hierarchical political institutions.
FR:
Si les fondateurs des cryptomonnaies ne conceptualisent pas nécessairement leurs efforts en ce sens, les choix infrastructurels qu’ils font dans la conception de leurs systèmes imitent ceux que font couramment les législateurs dans la conception des politiques fiscales. L’ensemble de leurs décisions à cet égard constitue des éléments essentiels de la « fiscalité » inscrits dans la structure de gouvernance du système des cryptomonnaies — sa cryptographia fiscale. Cet article examine comment les fondateurs des cryptomonnaies déterminent les biens communs nécessaires pour rendre leurs systèmes viables et conçoivent ensuite un moyen de les financer. Le but de comparer certains éléments de conception cryptographique avec la fiscalité est d’examiner comment les investisseurs, les spéculateurs, les amateurs et les sceptiques devraient évaluer les décisions que prennent les fondateurs, et pourquoi il pourrait être important que les participants aux systèmes de cryptomonnaies reconnaissent l’infrastructure fiscale comme une reproduction des fonctions de type étatique qui servent à répartir les coûts et les bénéfices de la participation à l’activité collective, malgré la motivation fondamentale des cryptomonnaies, qui n’est autre que de contourner les institutions politiques centralisées et hiérarchisées.
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When Data Comes Home: Next Steps in International Taxation’s Information Revolution
Shu-Yi Oei and Diane M. Ring
pp. 707–762
AbstractEN:
Over the last decade, there has been a revolution in cross-border tax information exchange and reporting. While this dramatic shift was the product of multiple forces and events, a fundamental reality is that politics, technology, and law intersected to drive the shift to the point where nation-states will now transmit and receive from each other significant ongoing flows of taxpayer information. States can now expect to accumulate large stashes of data on cross-border income, assets, and activities on a scale and level of comprehensiveness unmatched by previous information exchange regimes.
This article examines the pressing follow-up question of how this data will be used and what issues nation-states will confront when data comes home. Although concerns about data protection and use have been raised in critiquing the new cross-border information exchange regimes, a systematic examination of how governments might use or fail to use data and when those uses will pose unacceptable risks has yet to be undertaken. This article analyzes how domestic politics, priorities, and institutions are likely to affect tax enforcement and data usage at the nation-state level going forward. We argue that despite the dominant focus on global developments, domestic politics and technological constraints will likely play an equally if not more significant role in data use and protection as countries receive data and decide what to do with it. The mere fact that collective political will on a global level produced the information revolution does not prevent domestic forces from either derailing the revolution in practice or redirecting data to other uses. This article maps the potential risks and examines the extent to which individual nation-states will have the capacity or inclination to conduct enforcement, protect taxpayer privacy, and attend to distributional outcomes and risks. We ultimately articulate a framework for understanding the country-level factors likely to affect outcomes and pathways when data comes home.
FR:
Au cours de la dernière décennie, une révolution s’est produite en matière de rapports et d’échanges transfrontaliers de renseignements fiscaux. Bien que ce changement spectaculaire soit le produit de forces et d’événements multiples, c’est fondamentalement le croisement de la politique, de la technologie et du droit qui a guidé ce changement vers la transmission et la réception par les États de flux importants d’information concernant les contribuables. Désormais, les États peuvent s’attendre à accumuler de vastes réserves de données par rapport aux revenus, activités et actifs transfrontaliers, et ce, à une échelle et à un niveau d’exhaustivité inégalés par les précédents régimes d’échange d’informations.
Cet article examine la question urgente de l’utilisation de ces données et les problèmes auxquels les États seront confrontés lorsqu’elles leur parviendront. Bien que des préoccupations relatives à la protection et l’utilisation de ces données aient été soulevées pour critiquer les nouveaux régimes transfrontaliers d’échange d’information, un examen systématique de la manière dont les gouvernements pourraient utiliser ou non ces données et des moments où ces utilisations poseraient des risques inacceptables n’a pas encore été entrepris. Cet article analyse la manière dont la politique intérieure, les priorités et les institutions étatiques sont dorénavant susceptibles d’affecter l’application de la législation fiscale et l’utilisation de ces données à l’échelle étatique. Il soutient qu’en dépit de l’importance accordée aux développements mondiaux en la matière, la politique intérieure et les contraintes technologiques joueront probablement un rôle tout aussi important, sinon plus, dans l’utilisation et la protection de ces données à mesure que les pays les recevront et décideront de leur utilisation. Le simple fait que la volonté politique collective globale ait produit une révolution de l’information n’empêche pas les forces politiques intérieures de faire dérailler la révolution en pratique ou de rediriger ces données vers d’autres utilisations. Cet article cartographie les risques potentiels de cette révolution et examine dans quelle mesure les États auront la capacité ou la volonté de la faire appliquer, de protéger la vie privée des contribuables et de s’afférer aux résultats et aux risques liés à cette diffusion de ces données. Enfin, il définit un cadre permettant de comprendre les facteurs nationaux susceptibles d’influencer les conséquences et les parcours de ces données lorsqu’elles parviendront aux États.
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I Robot: U Tax? Considering the Tax Policy Implications of Automation
Roberta F. Mann
pp. 763–807
AbstractEN:
In a 2017 interview, Microsoft founder Bill Gates recommended taxing robots to slow the pace of automation. Funds raised could be used to retrain and financially support displaced workers. Up to 47 per cent of US jobs are at risk by advancements in artificial intelligence. Low-wage workers currently hold a majority of those at-risk jobs. Increased automation is likely to exacerbate income inequality.
While employment changes due to automation are not new, advances in artificial intelligence threaten to eliminate many more jobs than were eliminated historically through automation. Accelerated automation presents two problems: a revenue problem and a human problem. The revenue problem exists because the tax system is designed to tax labour more heavily than capital, as labour is less likely to be able to avoid taxation. Capital investment, on the other hand, is taxed more lightly because capital is mobile and can escape taxation. When capital becomes labour, as in automation, the bottom falls out of the system. The human problem is first that most people need income from working to survive. Some scholars have advocated for a governmentally provided universal basic income (UBI). Taxing robots could in theory provide revenue for a UBI, although any source of revenue would work just as well. While a UBI would solve the survival problem, humans need more than basic survival. In his classic work, psychologist Abraham Maslow listed survival as the foundation of his hierarchy of needs. Work satisfies the higher order needs of social identity and self-esteem.
The Tax Cuts and Jobs Act (TCJA), enacted in December 2017, significantly cut the US corporate tax rate, from 35 per cent to 21 per cent. In addition, TCJA increased tax benefits for purchasing equipment (which would include automation) by significantly enhancing bonus depreciation. The new tax legislation continued and deepened the existing tax bias towards automation. This article explores policy options for solving the revenue problem and the "jobs" problem, including a discussion and critique of UBI proposals and recommendations for other policy options, such as an enhanced earned income tax credit, incentives for employers, and reviving an idea from the Great Depression, the Civilian Conservation Corps.
FR:
Dans une entrevue en 2017, le fondateur de Microsoft, Bill Gates, a recommandé de taxer les robots afin de ralentir le pas de l’automatisation. Les fonds ainsi amassés pourraient être utilisés dans le but de réentraîner et supporter des travailleurs déplacés. Jusqu’à 47 pour cent des emplois américains sont à risque en raison des avancements de l’intelligence artificielle. Les travailleurs avec de bas salaires détiennent actuellement la majorité de ces emplois à risque. Par conséquent, une augmentation de l’automatisation haussera probablement les inégalités salariales.
Bien que les changements dus à l’automatisation ne soient pas nouveaux, les avancées de l’intelligence artificielle menacent d’éliminer beaucoup plus d’emplois que l’automatisation a historiquement éliminés. Une automatisation accélérée pose deux problèmes : un problème de revenu et un problème humain. Le problème de revenu existe, car le système fiscal est structuré de façon à taxer le travail de manière plus imposante que le capital puisque, d’un côté, le travail peut moins facilement éviter de se faire taxer. D’un autre côté, les investissements en capitaux sont moins taxés étant donné que le capital est mobile et peut ainsi mieux échapper à l’imposition. Lorsque le capital devient du travail, comme c’est le cas avec l’automatisation, le système s’écroule par le bas. Le problème humain est d’abord que la plupart des gens ont besoin d’un revenu obtenu par le travail pour survivre. Certains académiques ont plaidé en faveur d’un revenu de base universel fourni par le gouvernement (RBU). Taxer les robots pourrait en théorie fournir les fonds nécessaires pour un RBU, quoique n’importe quelle source de revenus fonctionnerait tout aussi bien. Alors qu’un RBU résoudrait le problème de survie, les humains ont besoin de bien plus que de simplement survivre. Dans ses travaux classiques, le psychologue Abraham Maslow a listé la survie comme la fondation de sa hiérarchie des besoins. Le travail satisfait l’ordre le plus haut des besoins, soit celui relatif à l’identité sociale et à l’estime de soi.
Le Tax Cuts and Jobs Act (TCJA), promulgué en décembre 2017, a coupé de façon significative le taux d’imposition américain, de 35 pour cent à 21 pour cent. En outre, le TCJA a augmenté les avantages fiscaux pour l’achat d’équipement (ce qui inclut l’automatisation) en haussant de façon significative les déductions supplémentaires d’amortissement. La nouvelle législation fiscale continue d’approfondir le penchant qui existe en faveur de l’automatisation. Cet article explore des options de politiques pour résoudre le problème de revenu et le problème des emplois, incluant une discussion et une critique de certaines propositions quant au RBU et d’autres recommandations de politiques, comme un crédit d’impôt sur le revenu gagné, des mesures incitatives pour les employeurs et, ravivant une idée de la Grande Dépression, les « Civilian Conservation Corps ».