Le Yale Budget Lab, dirigé par Martha Gimbel, préconise de reformer le code fiscal existant avant de créer de nouvelles taxes sur l’intelligence artificielle. Le laboratoire démontre que les revenus du travail et les revenus du capital sont imposés différemment, un écart qui s’avère crucial alors que l’IA génère naturellement davantage de richesse sous forme de capital que de salaires. Dans un scénario d’adoption rapide de l’IA, les recettes fiscales fédérales américaines pourraient augmenter jusqu’à 216 milliards de dollars d’ici 2030, mais ce montant pourrait être roughly deux fois plus élevé si les gains étaient répartis plus équitablement entre travail et capital. Le rapport identifie deux failles principales : les gains en capital non réalisés ne sont pas imposés avant leur réalisation, et certains véhicules d’épargne-retraite bénéficient d’un traitement fiscal préférentiel qui réduit davantage le taux effectif sur les revenus du capital.
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