Desafíos actuales de la Inteligencia Artificial

C apítulo 16 HACIA LA CONSTRUCCIÓN DE ESTÁNDARES MÍNIMOS DE PROTECCIÓN DE LOS DERECHOS DE LOS CONTRIBUYENTES EN EL PROCEDIMIENTO LEGISLATIVO TRIBUTARIO ASISTIDO POR INTELIGENCIA ARTIFICIAL 1 Carlos E. W effe H. Profesor Ayudante Doctor de Derecho Financiero y Tributario Universitat Jaume IRESUMEN: El artículo propone cinco estándares mínimos con el fin de regular el uso de IA en el proceso legislativo tributario. La implementación de estas reglas básicas reduciría significativamente los riesgos que supone el uso indiscriminado de IA para la adecuada salvaguarda de los derechos fundamentales de los contribuyentes: (i) a la reserva legal tributaria, (ii) a la participación ciudadana en el proceso legislativo y (iii) a la libertad económica de los contribuyentes, en especial en sus facetas de ingreso y permanencia en sus mercados relevantes, que tiene como corolarios la libertad negocial y el derecho a la economía de opción en materia tributaria, y con ello (iv) la tributación conforme a la capaci- dad económica. En la formulación de estos estándares mínimos se ha tenido especialmente en cuenta los principios de IA propuestos por la OCDE de IA centrada en el ser humano, respe- to por los derechos humanos e implementación inclusiva e imparcial, además de la «reserva de humanidad» (PONCE SOLÉ) evitación de sesgos, calidad de datos ( garbage in, garbage out ) y supervisión humana ( human in the loop ). La investigación propuesta complementa la identi- ficación de estándares mínimos y mejores prácticas para la protección de los derechos de los contribuyentes de BAKER y PISTONE (2015), bajo una metodología deductiva en la línea de la adaptación de los principios clásicos de protección de los derechos de los contribuyentes intentada por BENTLEY (2019). PALABRAS CLAVE: Inteligencia artificial, procedimiento legislativo, reserva de huma- nidad, derechos de los contribuyentes, estándares mínimos. 1 Esta investigación fue completada durante la estancia del autor como Investigador Postdoctoral en Fiscalidad e Inteligencia Artificial de la Universitat Oberta de Catalunya, bajo la dirección de la Prof. Dra. Ana María Del- gado García, a quien el autor desea agradecer cálidamente.