□ 보고서는 전력 사용량이 높은 인공지능에 대한 탄소세 부과를 검토해야 한다고 제언함
- AI 서버가 소비하는 많은 양의 에너지를 고려할 때 관련 탄소 배출량에 대한 세금 부과는 기술 가격에 외부 환경 비용을 반영하는 좋은 방법이라고 언급함
- 보고서에 따르면 데이터센터, 서버, 데이터 전송 네트워크는 전 세계 탄소 배출량의 1.5%를 차지하고 있음
- IMF는 “AI는 증기기관 같은 이전의 기술 혁신과 달리 훨씬 더 빠르게 확산될 수 있고 기술 발전 역시 엄청나게 빠른 속도로 이루어지고 있다”며 “AI로 인한 경제적 격변에 직면한 정부는 AI 관련 탄소 배출에 상응해 초과이익에 대한 세금, 녹색 부과금을 포함한 재정정책을 고려해야 한다”고 언급함
□ IMF는 또한 AI로 인해 사회적 불평등이 확대될 수 있다며 법인세와 이자·배당금 등 자본 이익에 대한 개인소득세 인상을 제안함
- IMF는 “자본소득에 대한 보다 효과적인 과세를 위해 법인세를 복구하고 잘 설계된 초과이익세, 국가 간 자동 정보 교환 강화를 통한 개인소득세 인상, 자본 이익에 대한 과세 강화 등이 필요하다”고 강조함
[출처] IMF 'AI 탄소세 부과해야'…법인세·소득세 인상도 주장 (2024.06.18.) / 아시아경제
목차
Executive Summary 1
Introduction 3
Upgrading Social Protection Systems 6
Upgrading Tax Systems 14
Funding for AI Innovation and Deployment 23
Conclusions and Policy Implications 24
References 37
FIGURES
1. Effect of Robots on Employment and Wages in the U.S. Local Labor Market: The Role of
Unemployment Insurance 7
2. Effect of Robots on Wages in the U.S. Local Labor Market: The Role of Unemployment Insurance by Levels of Education 7
3. Effect of Robots on Poverty: The Role of Social Assistance 8
4. Baseline Automation Shocks 10
5. Different UI Programs 11
6. Transition Dynamics 11
7. Illustrative Scenarios for EMDEs 12
8 Maximum Benefit Duration 13
9. Corporate Tax Biases for Labor-Saving Assets 16
10. Corporate Tax Bias for Labor-Saving Assets by Country 16
11. Changing Corporate Tax Bias 17
12. Taxing Automation versus Taxing Labor Income to Finance Unemployment Support 19
13. Concentration of Capital Income Among Top Earners: Cross-Country Evidence 20
14. Average Tax Rates on Labor and Capital Income, 5-year Moving Average 21
15. Income Share by Source and Income Groups in the US 22
ANNEXES
Annex 1. Model Framework 28
Annex 2. Effective Tax Rates 32
Annex 3. Corporate Taxes and Labor Income Share 35
