Bill Gates voltou a defender a criação de tributos sobre robôs e ampliou a proposta para incluir o uso da inteligência artificial, inclusive os tokens consumidos por modelos generativos. A ideia acompanha um debate sobre como adaptar sistemas tributários baseados em trabalho, renda, consumo e propriedade a uma economia cada vez mais apoiada em algoritmos, dados e capacidade computacional.
O ponto de partida é o efeito da automação sobre o emprego e a arrecadação. Nos Estados Unidos e no Brasil, empresas que contratam trabalhadores recolhem tributos sobre a folha. Quando substituem pessoas por máquinas baseadas em inteligência artificial, podem deixar de pagar esses encargos e, em certas situações, deduzir mais rapidamente o investimento, reduzindo também a tributação sobre o lucro.
Estudos citados no debate indicam que o sistema tributário pode favorecer o capital em relação ao trabalho. Esse desenho teria potencial para estimular um nível de automação acima do que seria eficiente do ponto de vista econômico. A automação pode aumentar a produtividade, reduzir custos e criar atividades, mas também deslocar trabalhadores e diminuir a participação do trabalho na renda.
O desafio de criar uma nova base de cobrança
A criação de um tributo específico, porém, não resolve sozinha o problema. É necessário definir o que seria considerado robô para fins fiscais e se o volume de tokens representa, de fato, capacidade econômica. Sistemas que entregam a mesma utilidade podem exigir quantidades diferentes de processamento. Além disso, a mesma quantidade de tokens pode substituir uma equipe inteira ou apenas apoiar um médico na análise de um exame.
Os dados acrescentam outra camada de dificuldade. Muitos serviços sem cobrança direta funcionam por meio de uma troca: o usuário recebe conteúdo ou acesso a uma ferramenta de inteligência artificial, enquanto a plataforma coleta informações que podem ser organizadas, processadas e monetizadas. O valor poderia ser alcançado pela tributação do lucro, do consumo dos usuários ou do patrimônio das grandes empresas, mas cada alternativa tem obstáculos próprios.
No caso da renda, é difícil calcular quanto do resultado de uma empresa decorre dos dados. Uma informação pouco valiosa quando analisada isoladamente pode ganhar importância ao ser combinada com outras em grande escala. O custo de obtenção não indica necessariamente a renda futura, e nem sempre existe uma referência de mercado. Como alguns ativos intangíveis não são reconhecidos na contabilidade, também se torna difícil separar o lucro associado aos dados e definir a qual país ele deve ser atribuído.
A tributação do consumo parece mais direta porque não depende da estimativa da contribuição de cada dado para o lucro. Ainda assim, surgem dúvidas quando o acesso a uma plataforma ou a um agente de inteligência artificial é gratuito e o usuário fornece informações em troca. Nesse caso, seria preciso estabelecer se a contraprestação corresponde ao serviço recebido, aos dados entregues ou a outro parâmetro. Também não está claro se existe preço de mercado para uma informação que só ganha utilidade junto da tecnologia e da base da própria plataforma.
Dados, patrimônio e adaptação do sistema
A cobrança sobre o patrimônio exigiria identificar o ativo tributável, seu controlador, sua localização e seu valor em determinado momento. Essas tarefas já são complexas para intangíveis tradicionais e ficam mais difíceis quando os dados podem ser reproduzidos, não são exclusivos ou estão disponíveis em domínio público.
A criação do imposto de renda das empresas nos Estados Unidos, no início do século XX, ocorreu em meio à concentração de riqueza e poder das grandes corporations, como ferrovias, empresas petrolíferas e siderúrgicas. As Big Techs passaram a provocar discussões de natureza semelhante.
Entre as alternativas em debate estão a cobrança sobre dados, processamento ou tokens; a ampliação da tributação do consumo; a revisão da distribuição dos lucros tributáveis entre países; e medidas para corrigir efeitos da automação e da inteligência artificial. A contagem desses elementos pode ser simples, mas associá-los à renda, à riqueza ou à capacidade de contribuir é mais complexo.
A economia digital já é parcialmente alcançada pelos tributos existentes. Uma nova cobrança pode corrigir distorções, mas também se somar às atuais, elevar custos e, caso seja repassada, aumentar a regressividade. Para Caio Malpighi, advogado tributarista no Vieira Rezende Advogados e professor-assistente no Instituto Brasileiro de Direito Tributário, o sistema deverá se adaptar às novas formas de geração de riqueza sem transformar a tributação em penalidade para a inovação.
