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1 引言

人工智能的发展在近年来呈爆发态势。ChatGPT、豆包、Kimi、DeepSeek等人工智能渐次横空出世。从2017年谷歌研究者发表第一篇研究论文开始，人工智能的发展正式进入快车道。人工智能从初发布时的答非所问、按图索骥、语无伦次到现在的通情达理、闻一知十、条分缕析，其进步速度之快令人叹为观止。人工智能技术的飞速发展已然成了一场席卷全球的时代浪潮，人类将被裹挟前行，浪潮不可阻挡，唯有探寻左右其走向之良方才是明智之举。[1]人工智能的人格化已是可预见的趋势，世界各国也已开始对人工智能发展的战略部署和法治跟进。在党的二十届三中全会通过的《中共中央关于进一步全面深化改革推进中国式现代化的决定》中，人工智能被确立为八大战略性新兴产业之一，将人工智能深度融入现代化经济体系建设、开放型经济新体制构建、国家安全体系完善等重大改革领域。美国的《关于安全、可靠和值得信赖的人工智能的行政令》（Executive Order on Safe, Secure, and Trustworthy Artificial Intelligence）、欧盟的《人工智能法案》（Artificial Intelligence Act）、加拿大的《人工智能与数据法》（Artificial Intelligence and Data Act）、韩国的《人工智能责任法案》，以及我国《国务院2024年度立法工作计划》中提出的“预备提请全国人大常委会审议人工智能法草案”，均体现了这一趋势。

人工智能税收的论题早已有之。不过，国内探讨的“人工智能税”或“机器人税”，多将人工智能作为征税对象进行研究，纳税主体仍是使用人工智能的企业。而国外学者的现有探讨已关注到人格化后的人工智能作为“电子纳税人”的税收问题。[2]人工智能浪潮下，美、欧、韩率先探索机器人税制度创新。美国聚焦自动化加剧的财富分化，旧金山通过“未来工作基金”（Jobs of the Future Fund）推动机器人税立法，主张企业为替代岗位的机器人缴税以资助职业培训。[3]欧盟议会2016年首次提出“机器人税”概念，德尔沃议员构建“法律责任—税收补偿”机制，试图以企业申报制建立失业救济基金，虽因创新抑制担忧遭否决，却奠定了制度雏形。[4]韩国基于全球最高机器人密度（制造业人机比631∶10000）及17年失业高峰，[5]2017年实施变相“机器人税”，将企业自动化设备投资抵税比例从7%降至2%，开创以税收杠杆调控人机替代平衡的先例。[6]凡此种种，皆表明人工智能作为纳税主体的论题并非空穴来风，本文将沿此方向出发，探索人工智能作为纳税主体的法学证成路径。

2 人工智能作为纳税主体的证成困境

2.1 人工智能的法律地位：客体与主体的论争

税法理论认为，纳税主体即税收法律关系中负有纳税义务的一方当事人，按照纳税人身份的不同，纳税主体可以分为法人、非法人组织和自然人。税法客体是指税收法律关系主体双方的权利和义务所共同指向和作用的客观对象，包括应税商品、货物、财产、资源、所得等物质财富和主体的应税行为。[7]要证成人工智能作为纳税主体，首先就要解决人工智能的法律主体性也即人格性问题。对人工智能征税的最大反对观点莫过于人工智能并不具有法律主体资格，而仅能作为法律的客体。[8]在经济角色上，人工智能只是作为生产工具，而非经济行为的主体。不可能对作为生产要素的工具征税。[9]

目前学界关于人工智能主体性的讨论分为三派理论：部分学者主张通过法律拟制赋予人工智能独立主体地位，强调其自主决策能力与价值创造功能已突破传统工具的边界，可类比法人制度构建“电子人格”；[10]反对观点则固守主客二分理论，指出人工智能缺乏自我意识与道德判断能力，其行为本质仍是开发者意志的延伸，[11]贸然赋予主体地位将导致责任归属混乱与税收伦理危机；另有折中立场提出分层认定路径，主张对具备强自主性的AI在特定场景中赋予有限主体资格，同时建立“技术监护人”制度以平衡创新激励与风险控制。[12]这一争论的实质在于，传统法律人格理论能否兼容技术革命催生的新型价值创造模式，以及法律能否接受人工智能这一非人类实体进入税收权利义务关系的核心领域。

2.2 税收公平原则的抉择：受益原则与能力原则

税收公平原则作为现代税法的基石性原则[13]，其理论构造始终面临价值取向与实施路径的双重考验。在人工智能纳税人主体资格问题上，传统税收公平原则的两种经典范式——受益原则（Benefit Principle）与能力原则（Ability-to-Pay Principle），呈现出深刻的范式冲突，这种冲突本质上是技术革命对税收正义理论体系的解构性挑战。

受益原则即“多受益者多纳税、少受益者少纳税”，其哲学根基可追溯至霍布斯的社会契约论与林达尔的公共产品自愿交换模型。[14]在人工智能语境下，该原则遭遇三重理论困境：其一，受益主体的虚化悖论。根据马斯格雷夫的公共产品理论，传统纳税人通过税收购买国防、基础设施等公共产品。但人工智能系统既不需要人身安全保障，亦无需传统物理基础设施，如波士顿动力Atlas机器人可通过自主导航规避道路维护需求，其“受益”呈现非物质化特征。其二，受益测量的技术鸿沟。现代政府提供的数字基础设施（如5G网络、卫星定位系统）构成人工智能运行的底层支持，但这类受益具有非排他性与正外部性特征，人工智能企业可通过数据接口调用公共数据库，现行税收制度却缺乏基于API调用次数的受益计量模型。

能力原则即“能力强者多纳税，能力弱者少纳税”，其又分为主观说和客观说。主观说存在伦理困境。边沁的功利主义哲学主张以“纳税痛苦”衡量税收负担，[15]但人工智能缺乏生物神经系统的痛觉感知机制。即便强人工智能，其行为反应也仅是符号操作而非真实体验。这种主体性的缺失导致均等牺牲（Equal Sacrifice）理论失去伦理基础。客观能力说存在技术难题。传统客观能力说依赖财产、所得、消费三维指标体系，但在人工智能场景下遭遇测量困境。从财产维度看，人工智能的“数字资产”（如算法专利、数据资源）具有非排他性与可复制性，难以适用传统资产评估模型；从所得维度看，人工智能创造的增加值目前仍存在核算边界模糊问题；从消费维度看，人工智能不需要人类必需的衣食住行或情感消费，其“数字消耗”（如算力资源、带宽占用）具有瞬时性与跨境性特征，无法准确测量与定性。

2.3 双重主体征税的风险：企业还是人工智能

人工智能税可能造成经济扭曲与多重征税风险。至少在初始阶段，此类税收可能针对使用人工智能技术的企业征收。人工智能作为企业的资产与生产要素，其参与生产活动创造的利润本已通过企业所得税体现。若额外征收人工智能税，相当于对生产要素叠加税负，既可能造成市场扭曲，也可能导致双重征税。而且没有理由赋予其他类型资本资产更优惠的税收待遇。［16］

双重征税问题在税收史上早有先例。以公司利润分配为例，企业层面已缴纳所得税的利润，在股东获得股息时仍需缴纳个人所得税。为解决这一问题，国际社会历经数十年探索：法国曾实施“财政抵免”制度，允许股东就企业已缴税款获得税收抵免；德国等国则采用有限股息征税制度。这些实践表明，通过制度创新可有效缓解双重征税困境。需要明确的是，尽管双重征税违背税收效率和中立性原则，但因其涉及企业与个人两个独立纳税主体，并不构成法律层面的冲突。

人工智能税引发的双重征税问题，理应也存在法律上的技术性解决方案。将人工智能认定为独立纳税主体，需审慎处理使用主体与人工智能之间的征税边界。双重征税困境可通过税收抵免、税基调整等技术手段化解。人工智能税的设计应立足全球视野，在技术创新激励与社会公平维护之间寻求平衡，通过精细化的制度安排规避市场扭曲与多重征税风险。这既需要明确区分生产要素税与行为调节税的不同定位，也要求国际社会就人工智能纳税主体认定、税收管辖权划分等关键问题达成共识。

3 人工智能作为纳税主体的理论必要

3.1 人格萌生：由弱到强的人工智能

人工智能法律人格的萌生源于其技术能力的进化轨迹。根据智能系统的自主性程度，学界普遍将人工智能划分为弱人工智能（ANI）、强人工智能（AGI）与超级人工智能（ASI）三个阶段。[17]在弱人工智能阶段，系统仅能执行预设程序指令，其行为完全依附于开发者意志，此时的人工智能与普通机械工具无异，不具备独立法律人格的物理基础。[18]然而，随着深度学习算法、自主决策系统的突破，强人工智能已展现出超越工具属性的能力特征，其可通过神经网络模拟人类认知过程，[19]在无人类干预下完成复杂价值判断，甚至生成具有独创性的知识成果。[20]这种自主性的质变，使得强人工智能逐渐脱离“物”的范畴，向法律主体地位演进。

法律人格的赋权本质上是社会关系的制度性拟制。从罗马法将奴隶视为“会说话的工具”，到近代法人制度的确立，法律主体范围的扩展始终以“智能等效”为原则——即当强人工智能能够独立承担权利义务时，否认其主体地位将导致责任归属的真空。例如，自动驾驶汽车在算法自主决策下引发事故时，若仅追究开发者责任，既不符合风险收益对等原则，亦无法体现技术中立性要求。欧盟议会2017年提出的“电子人”立法建议，正是基于强人工智能的行为独立性，试图通过创设新型法律主体填补制度缺口。[4]

财产权权能是法律人格的核心表征。强人工智能通过自主创作、投资或劳务输出获取收益的现象已初现端倪。2019年沙特授予机器人Sophia公民身份，2020年日本承认AI系统“涩谷未来”的居住权，这些实践均隐含对人工智能财产权属的默认。更值得关注的是，部分司法辖区已开始探索人工智能的知识产权归属规则。若强人工智能持续产生独立于人类的经济价值，却无法成为纳税主体，将导致财政收入来源的结构性失衡。［21］

反对者常以“意识缺失论”否定人工智能的法律人格，认为其缺乏情感体验与道德自觉。但现代法律人格制度早已突破生物属性限制，法人即无意识却完整享有权利义务的典型。强人工智能虽不具备人类的心智结构，但其通过算法实现的“功能性意志”，已能满足法律对行为可归责性的基本要求。［22］

3.2 福利理论：就业权丧失的补偿

现代福利国家理论认为，政府通过税收制度实现社会财富再分配具有正当性基础。当人工智能技术系统性替代人类劳动时，劳动者赖以生存的就业权遭受结构性剥夺，此时通过税收手段补偿受损群体的福利损失，本质上是对社会契约关系的修复。这种补偿机制的理论根基可追溯至罗尔斯的“正义即公平”理论——当技术革新导致社会基本益品分配失衡时，政府有义务通过制度设计保障弱势群体的合理诉求。

人工智能对就业市场的冲击呈现显著的“创造性破坏”特征。国际机器人联合会数据显示，2016—2019年间全球工业机器人年均增长率达12%，直接导致制造业领域大量岗位消失。[23]这种替代效应具有三重福利损害：其一，劳动者人力资本价值贬损，特定技能因技术迭代失去市场价值；其二，收入分配结构恶化，资本要素报酬占比持续攀升；其三，社会保障体系承压加重，失业救济支出增加与工薪税基萎缩。人工智能带来的效率改进虽能提升社会总财富，但若缺乏补偿机制，将导致“帕累托改进”难以实现。［24］

税收补偿理念的正当性源于技术负外部性的内部化需求。传统税法体系建立在“人类劳动创造价值”的预设之上，当机器人以零边际成本替代人类时，既有的所得税、社会保障税等工薪导向型税制出现结构性失灵。此时对人工智能相关经济活动征税，本质上是对技术负外部性的定价——即将自动化带来的失业救济、职业培训等社会成本内化为企业的私人成本。[8]这种制度设计符合庇古税理论的核心要义，即通过税收矫正市场失灵带来的福利损失。［25］

补偿性征税的深层价值在于维系社会团结。技术进步在创造财富的同时也在制造系统性风险，当人工智能导致“工作贫困”群体扩大时，税收补偿机制通过财政转移支付维持基本社会公平，避免出现“技术贵族”与“无用阶级”的对立；同时为失业劳动者技能培训提供稳定资金来源，通过“技术红利共享”缓解社会压力。

从财政社会学视角观察，税收本质是技术变革时代的社会契约更新。当人工智能重构生产函数时，传统“劳动—税收—福利”的三角平衡被打破，亟需建立新的“技术—税收—补偿”制度框架。[26]这种制度变迁并非对技术进步的阻碍，而是确保技术创新始终服务于人类整体福祉的必要保障。

4 人工智能作为纳税主体的认定路径

4.1 法律人格的阶梯式认定：从工具到有限主体

人工智能法律人格的认定应遵循技术演进规律，构建分层递进的阶梯式认定体系。欧盟《人工智能法案》的“风险分级”监管框架为此提供了制度蓝本。根据自主性程度差异，可将人工智能划分为工具型、协作型与自治型三类主体，分别对应不同的权利义务配置模式。工具型人工智能仍属传统动产范畴，其行为完全受控于人类操作指令，应维持其法律客体地位，如工业机械臂；协作型人工智能具备有限自主决策能力，可通过“技术监护人”制度赋予其限制性主体资格，类比未成年人或限制民事行为能力人的法律地位，如医疗诊断AI；自治型人工智能具有独立价值创造与风险承担能力，应当确立其完全纳税主体地位，适用法人税收规则，如自主交易算法系统。

对于高风险人工智能系统，可参照法国《数字共和国法案》创设“算法透明义务”，要求开发者披露决策逻辑并建立责任保险机制。沙特授予机器人Sophia公民身份的实践则提示，可通过特别立法设立“电子居民”身份，赋予其财产权与纳税义务。我国可借鉴《民法典》对非法人组织的认定规则，在人工智能法律制度中构建“智能人登记制度”，对符合自主性标准的人工智能颁发“数字身份证书”，作为其参与税收法律关系的形式要件。

4.2 纳税主体构成理念的重构：行为自主与经济独立

传统税收构成要件理论建基于人类生物属性，需从“智能等效”视角进行范式革新。在纳税主体认定方面，应确立“行为自主性+经济独立性”的双重要件，当人工智能系统能够脱离开发者预设程序自主决策，并通过市场交易持续获取独立收益时，即具备纳税人资格。欧盟委员会提出的“显著数字存在”[27]（Significant Digital Presence）理念可延伸适用，将算力部署规模、数据交互频率等指标纳入主体认定标准。

税基计量体系需突破传统所得概念，构建“数字增加值”核算模型。该模型包含三个维度：第一，数据要素贡献度，通过API调用次数、数据流量等量化人工智能对公共数字基础设施的占用；第二，算法创新溢价，运用Hedonic定价模型a分离算法改进带来的价值增量；第三，社会负外部性成本，建立自动化替代岗位数与社会保障支出的联动测算机制。英国“数字服务税”（DST）的营业额征税模式，为税基重构提供了可资借鉴的技术路径。

税收征管程序应适应人工智能的技术特性，开发“智能税收代理”系统。该系统依托区块链技术构建去中心化纳税申报网络，实现实时数据抓取、智能税基核算与自动税款划转。通过数字身份认证、智能合约执行与分布式账本审计的三重技术保障，可有效解决人工智能纳税主体的征管难题。

4.3 国际税收规则的范式转换：从物理存在到数字联结

人工智能的跨境流动性要求重构国际税收秩序，推动征税权分配从“物理存在”向“数字联结”转型。OECD/G20包容性框架的“双支柱”方案为此指明方向。支柱一创设的“金额A”规则可将人工智能产生的超额利润纳入市场国征税范围；支柱二实施的全球最低税则能遏制税基侵蚀与利润转移风险。

基于“显著经济存在”理念，可将“人工智能常设机构”概念纳入《OECD税收协定范本》，当人工智能系统在来源国持续执行核心业务功能时，即构成数字经济型常设机构。另可探索建立“人工智能税收仲裁庭”，针对超大体量的裁决任务，运用机器学习技术开展监管，分析跨境税收争议案例，生成动态裁决指引。

国际社会需紧扣数字经济时代的税收联结特征，构建涵盖算力消耗、数据流量与算法复杂度的多维度联结度指标体系。通过建立人工智能税收数据交换机制，实现各国税务当局对跨境人工智能活动的协同监管，形成技术中立、利益平衡的国际税收治理新秩序。

5 结语

人工智能技术的指数级发展正以前所未有的速度重塑税收法律关系的基本范式。本文通过解构法律人格的阶梯式认定、税收构成要件的体系重构与国际税收规则的范式转换三重维度，系统论证了人工智能作为纳税主体的法理正当性与制度可行性。这一理论探索不仅是对技术变革的被动回应，更是对税收正义原则的主动重构——当人工智能突破“工具性”桎梏，成为独立价值创造者时，税法必须超越人类中心主义的认知局限，在技术理性与制度理性之间构建新的平衡点。人工智能纳税主体资格的最终确立，将标志着税法从“人类中心范式”向“人机协同范式”的历史性跨越。这一进程既需要突破主客二分的思维定式，也要求政策制定者具备技术中立的制度智慧，更离不开全球治理主体的协同创新。唯有在技术伦理、财政正义与人类福祉的多元价值张力中寻求动态平衡，方能真正实现“以税治技”向“以税促治”的范式升华。

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