Самозанятый писатель как идеальный объект цифровой налоговой системы
Есть вещи, которые еще недавно казались совершенно несовместимыми: искусственный интеллект и налоговая инспекция, распознавание образов и самозанятый писатель, Big Data и человек, который вечером зарегистрировал чек за проданную картину в приложении «Мой налог». Тем не менее, в текущей реальности, данной нам в ощущениях, это уже одна история, причем история не столько о машинах и алгоритмах, сколько о государстве, народном хозяйстве и изменении самого способа управления..
Не следует, мне кажется, слишком увлекаться словом «искусственный интеллект», хотя оно, конечно, красивое - сразу у воспитанной на голливудщине части народонаселения возникает цепь образов: Скайнет, Терминатор, современные мемы о ChatGPT или нейросетях, которые путают факты, восстание машин, философские вопросы о сознании и прочая интеллектуальная роскошь, но в практической экономике гораздо важнее другое: распознавание образов, статистические модели и работа с большими массивами данных.
Современный ИИ — не магия и не обязательно какой-то гипотетический AGI, а просто коммерческое название целого семейства алгоритмов, связанных прежде всего с поиском закономерностей и паттернов в данных; нейросети и большие языковые модели — лишь частные, пусть сегодня и самые модные, случаи более общего класса методов распознавания образов. Даже если сыщик Порфирий у Пелевина и представляется искусственным интеллектом, от этого он не становится им в строгом смысле слова.
Когда налоговая начинает видеть не человека, а его образ.
И вот здесь начинается самое интересное: алгоритму не нужен человек — ему нужен паттерн. А теперь представим налоговую службу не как сурового человека в кабинете, который листает декларации и решает, подозрительны мы ему или нет, а огромную информационную систему, в которой в одном массиве данных записано: человек официально почти ничего не заработал; другом купил квартиру; в третьем – автомобиль; еще в одном - земельный участок; в пятом, что достаточно регулярно получает гонорары или деньги от цифровых платформ, а в шестом, что зарегистрирован в налоговой инспекции как самозанятый, причем почему-то одновременно сообщает доходы, которые плохо соответствуют характеру его заявленной деятельности.
Для налогового инспектора это десятки бумажек в разных папках, а вот для алгоритма — вектор признаков. И вот тут возникает качественно новая ситуация: государству уже необязательно сначала искать уклоняющегося от налогов, а потом проверять его деятельность, поскольку можно сначала искать аномалию, то есть статистически необычное сочетание признаков, то есть переход от контроля людей к контролю несоответствий в данных, и это гораздо серьезнее, чем очередная автоматизация канцелярской работы.
В политэкономическом анализе информация вообще не является чем-то второстепенным, поскольку информационные потоки становятся частью самой системы управления, причем Big Data здесь меняет сам характер обработки данных: различия между количественной и качественной информацией начинают в определенных алгоритмических процедурах стираться.
Если чиновник раньше спрашивал: «Что это за человек?», то алгоритм спрашивает: «На какой образец он похож?», и не надейтесь - разница для налогоплательщика принципиальная. И здесь важен не столько сам алгоритм, сколько процедура: может ли человек объяснить алгоритму, что он не “аномалия”? Есть ли у него право на “цифровую реабилитацию”?, или он навсегда останется в базе как “подозрительный вектор”? (и это реальность текущего дня, например, в вопросах блокировки счетов самозанятых коммерческими банками в рамках автоматизированных процедур борьбы с мошенниками).
От бабушки на лавочке до ФНС
Есть замечательная человеческая технология, существующая, вероятно, с момента появления первых соседей. Если раньше бабушки на лавочке у подъезда сплетничали, что у кого-то официально зарплата-то небольшая, зато недавно купил машину и квартиру и задавались вопросом «откуда деньги», и тысячи лет такое называлось слухами или сплетней, то теперь это называется обработкой больших данных (bigdata). Суть та же, масштаб другой.
Разница только в том, что у Федеральной налоговой службы есть госреестр, кадастры, ГИБДД, банковская информация, цифровые платформы и информационные системы, а у бабушек были только глаза, уши и исключительно хорошая память на чужие дела, но сам вопрос, однако, остался тем же.
Именно поэтому нынешняя налоговая цифровизация представляет собой не просто переход от бумажных деклараций к электронным, а меняется сама логика контроля - ФНС уже прямо развивает информационный обмен с цифровыми платформами, причем среди задач названы выявление налоговых рисков и контроль корректности применения специальных налоговых режимов, включая налог на профессиональный доход (НПД) самозанятых.
Это, если подумать, закономерно, раз экономика становится цифровой, то и налоговая система постепенно начинает видеть не отдельные операции, а модель экономического поведения.
И вот здесь появляется фигура, которая особенно интересна для Независимого профсоюза «Новый труд», — самозанятый. Налог на профессиональный доход был одним из наиболее удачных российских экспериментов последних лет именно потому, что он позволил максимально упростить отношения человека с государством: не надо регистрировать ИП и писать сложную отчетность; не нужен свой бухгалтер; все просто: зарегистрировал доход — заплатил налог.
ФНС прямо указывает, что НПД создавался как простой и удобный способ легального ведения деятельности и уплаты налогов, и это действительно очень современная конструкция, особенно для тех, кого старая налоговая система вообще не очень умела видеть, например, для человека, который утром работает переводчиком, днем пишет текст, вечером фотографирует свадьбу, а ночью рисует иллюстрации для какого-нибудь журнала.
С точки зрения старого индустриального народного хозяйства это почти безумие: кто его работодатель? где его рабочее место? какой у него график? какая должность? А с точки зрения платформенной экономики, да и вообще цифровой системы всё значительно проще: есть транзакция; есть сумма; есть заказчик; есть чек - есть налог.
Самозанятость прекрасно соответствует экономике, в которой труд становится все более дробным, гибким и платформенным. И здесь обнаруживается любопытный парадокс.
Самозанятый одновременно становится свободнее от работодателя и прозрачнее для государства, то есть, это две стороны одного процесса.
А теперь представим писателя или публициста: написал статью или эссе, редакция заплатила гонорар, зарегистрировали доход, заплатили налог и всё прекрасно. Но завтра другая статья, послезавтра лекция, через неделю гонорар за книгу, еще через месяц — публичное выступление, а затем вдруг продал кому-то авторские права на старый текст.
Для человека это всё очень разные события, а вот для налоговой информационной системы — несколько денежных потоков, и, если добавить сюда банковские операции, цифровые платформы, договоры, электронные документы и историю налогового поведения, получается уже не бухгалтерская отчетность, а цифровой образ экономической деятельности человека.
И это особенно интересно применительно к творческим профессиям. Писатель, музыкант, фотограф, художник, дизайнер, актер, режиссер, переводчик — все они традиционно были неудобными объектами налогового администрирования (помните у Маяковского «Разговор с фининспектором о поэзии»:), поскольку у них нет нормальной производственной смены и стабильной заработной платы; доход может быть нулевым три месяца, а потом прийти одним платежом, а расходы (которые и так в НПД не учитываются) могут возникнуть задолго до дохода. Человек может год писать роман, а потом получить деньги за него в течение одного месяца. И вот здесь статистическая модель начинает видеть то, чего не видит старый фининспектор, потому что она видит не только доход, но и поведение.
Проблема не в том, что алгоритм плохой, наоборот, он может быть совершенно замечательным, не ошибаясь в вычислениях вообще, а в том: что именно мы поручили ему оптимизировать? Это один из принципиальных вопросов, который, доложу я вам, довольно сложно донести до студентов, что алгоритм не имеет собственных экономических целей. Он не капиталист, не социалист, не либерал, не коммунист и уж точно не нестяжатель, не зная, что такое справедливость, жадность или милосердие, а просто очень хорошо умеет находить закономерности в «больших данных».
Одна из важнейших особенностей алгоритмического управления (и цифровизации вообще) состоит в том, что технологии не создают цели общества из ничего, лишь масштабируя цели тех, кто их создал и применяет. Речь идет не о мистическом «интеллекте машины», а о математических методах автоматической классификации и поиска закономерностей, о разделе математики под названием распознавание образов.
Поэтому один и тот же инструмент может дать совершенно разные результаты - алгоритм может искать уклоняющихся от налогов, а может - искать людей, которым государство должно помочь («Гражданин фининспектор, честное слово, поэту в копеечку влетают слова»); может обнаруживать мошенников, а может обнаруживать честных людей, которым почему-то постоянно отказывают в кредите или банки блокируют счета; может оптимизировать сбор налогов, а может – наоборот - оптимизировать расходы государства. Математика тут одна, а общественная цель — разная.
Самозанятый и проблема «неправильного» дохода
Здесь появляется еще одна тонкость, когда современная налоговая система постепенно перестает довольствоваться тем, что человек сам ей сообщает, и начинает сопоставлять с тем, что видно из других источников, что вполне логично, ведь если человек зарегистрирован как самозанятый, но фактически работает как обычный наемный сотрудник, возникает вопрос не к алгоритму, а к экономическим отношениям.
ФНС в 2026 году отдельно предупреждает о риске подмены трудовых отношений гражданско-правовыми договорами с самозанятыми, и это, кстати, очень важный момент, поскольку нельзя решить проблему трудовых отношений просто заменой слова «поэт» на слово «самозанятый». И здесь Big Data способна быть даже полезной: она позволяет увидеть реальную структуру отношений там, где на бумаге написано совсем другое.
Но кто проверяет проверяющего?
Вот здесь я бы и поставил главный вопрос: если алгоритм обнаружил «аномалию», это еще не означает, что обнаружено нарушение, а только одно: человек не похож на среднестатистического человека, которого модель знает, и это две совершенно разные вещи. Предположим, художник три года почти ничего не продавал, а потом продал картину за несколько миллионов: для алгоритма это может быть аномалия, тогда как для художника — вполне нормальный результат трех лет работы; писатель получил крупный гонорар после двух лет жизни практически без доходов; композитор или музыкант получил деньги за авторские права, режиссер получил аванс за фильм; а востребованный переводчик продал права на несколько десятков переводов сразу. Все эти ситуации статистически необычны, но статистически необычное — вовсе не обязательно незаконное.
И здесь мы возвращаемся к моей исходной мысли об искусственном интеллекте и его использовании ФНС, скажем в их новейших (фантастически, надо признаться интересных!) интеллектуальных системах, что в просторечье именуются «Налог-4». Опасность ведь возникает не потому, что алгоритм ошибается (ошибается вообще любой источник информации, включая человека или поэта), а тогда, когда результат статистической классификации начинают принимать за окончательную истину, и самая опасная фраза — «компьютер решил».
Мне вообще кажется, что в ближайшие годы одной из главных проблем государственного управления станет не вопрос о том, насколько умны алгоритмы (они и так – уже ясно - будут достаточно умными), а в том, насколько умными окажутся люди и фининспектора, которые будут использовать их результаты. Алгоритм может сказать: «Вероятность того, что эта операция соответствует определенному типу экономического поведения, — 87 процентов», но чиновник может услышать: «Этот человек нарушитель», а до публициста или «инфлюенсера» дойдет последняя итерация: «Компьютер признал меня виновным», хотя между этими тремя фразами лежит огромная пропасть.
Именно поэтому автоматизация управления должна сопровождаться не только совершенствованием математических моделей, но и развитием процедур человеческого контроля, возможности объяснения решения и его обжалования, иначе мы получим очень странное государство, которое великолепно знает, что мы делаем, но постепенно разучивается понимать, почему мы это делаем.
Налоговая реформа как реформа представления о человеке
На самом деле происходящее гораздо шире налогов. Индустриальная экономика привыкла видеть человека как работника, потом экономическая теория научилась видеть его как потребителя, финансовая система — как заемщика, рынок рекламы — как потребителя определенного продукта, а цифровое государство начинает видеть его как набор наблюдаемых паттернов поведения.
И здесь политэкономия снова оказывается полезнее футурологии, потому что вопрос заключается не в том, «станет ли ИИ умнее человека» (это вообще не самый интересный вопрос!), а гораздо интереснее: кто определяет функцию, которую оптимизирует система?, ведь, если целью является максимизация налоговых поступлений — система будет искать одни закономерности; для снижения административных издержек — другие; для расширения налоговой базы без разрушения малого бизнеса — третьи, и если целью является исключительно фискальный результат — вполне возможно, что алгоритм найдет массу людей, которых можно обложить дополнительными платежами – и писателей, и живописцев и композиторов, и математически будет прав, а вот политэкономически — совсем не обязательно. Общество состоит не из максимизируемых функций, а из людей.
Самозанятые творческих профессий — хороший пример будущего народного хозяйства, потому что у них нестандартные доходы и расходы, как и вообще трудовые отношения, и часто совершенно нестандартная потребительская корзина - дорогие холст и натуральные краски не общеупотребительные товары. Цифровая система здесь действительно может оказаться спасением, позволяя уменьшить стоимость легализации деятельности. Для фотографа, переводчика, музыканта или автора текста четыре процента с платежа от физического лица или шесть процентов от организации гораздо проще, чем традиционная бухгалтерская машина, и НПД именно поэтому и оказался столь удобным инструментом. «Труд мой // любому // труду // родствен // Взгляните — // сколько я потерял, // какие // издержки // в моем производстве // и сколько тратится // на материал».
Но цифровизация не должна превращаться в цифровое презрение к человеку, потому что художник, который три года ничего не зарабатывал, не является «аномалией», такова сама природа творчества; а писатель, который полгода не получает гонораров, не обязательно скрывает доход (да и не обязательно ушел в запой после прошлого гонорара), а просто пишет книгу. Алгоритм должен уметь это различать, но для этого ему недостаточно видеть данные, а нужна правильная экономическая модель творческого человека.
От распознавания лиц — к распознаванию экономики
В этом, пожалуй, и состоит главный парадокс нынешней цифровой революции; мы долго боялись, что машины научатся узнавать наши лица, а на самом деле гораздо важнее то, что они научились узнавать наши экономические образы - не лицо гражданина, а его паттерн. И это уже не фантастика, а по факту с 2026 года уже новая инфраструктура государства. ФНС уже развивает обмен данными с цифровыми платформами и использует цифровые модели для выявления налоговых рисков. В 2026 году одновременно меняются параметры целого ряда налоговых режимов, в том числе НДС, УСН и ПСН, что дополнительно повышает значение автоматизированного учета и сопоставления данных.
Поэтому вопрос будущего не в том, сможет ли государство видеть больше (оно – всяко – сможет), а в том, что оно будет делать с тем, что увидит. Если Big Data поможет сделать налогообложение проще, справедливее и дешевле — это огромный прогресс, а если просто позволит государству быстрее находить тех, у кого есть еще что взять, — это будет всего лишь очень современная форма старого доброго фискального государства. А искусственный интеллект тут совершенно ни при чем, просто очень быстро исполняя поставленную перед ним фининспекторами задачу. Хорошая математика избавляет человека от нудных вычислений, но совершенно не избавляет его от необходимости думать. И, пожалуй, это сегодня относится не только к поэтам и прозаикам, но и к налоговым инспекторам, чиновникам — да и вообще ко всем нам.
Саид Гафуров, член Центрального совета Независимого профсоюза «Новый труд», доцент МГЛУ и РГСУ
|
|
