A Utilização da Inteligência Artifical e as Garantias dos Contribuintes

A inteligência artificial instalou-se na gramática dos agentes económicos, cidadãos e a administração pública encontra-se focada em acompanhar este desenvolvimento tecnológico promissor de transformações inovadoras e geradoras de eficácia. Implementar a inteligência artificial nas funções primordiais de uma autoridade tributária – arrecadação de receita fiscal e combate à fraude e evasão fiscal – apesar de aliciante do ponto de vista dos ganhos de eficácia, instala no ordenamento jurídico-tributário questões acerca dos direitos dos contribuintes que deverão ser acautelados em qualquer estado de direito democrático.
A nossa investigação, tem por objetivo analisar, no contexto do direito fiscal português, de que forma a utilização da IA na Autoridade Tributária pode ser compatibilizada com as garantias dos contribuintes, atentos os princípios do sistema jurídico tributário já existentes e os novos desafios garantísticos, como sejam, a privacidade e proteção dos dados dos contribuintes, a transparência algorítmica e a equidade dos novos sistemas de IA.
Neste contexto, apontamos caminhos para este almejado equilíbrio das necessidades prementes, espelhados numa nova governação fiscal algorítmica, baseada na transparência e cooperação com os contribuintes, incentivadora de uma aceitação generalizada da nova tecnologia e que, do nosso prisma, poderá ser, inclusivamente, motivadora de um maior cumprimento fiscal.
Apesar do entusiasmo ao redor do tema, a nossa investigação conclui que ainda há um longo caminho a percorrer, dada a insuficiência legislativa existente. A implementação da IA no domínio fiscal carece de um enquadramento normativo claro e de mecanismos robustos de supervisão, transparência e auditoria algorítmica que sejam capazes de assegurar o justo equilíbrio entre a eficiência administrativa e a preservação dos direitos dos contribuintes.

Palavras-chave: Inteligência Artificial; Contribuintes; Autoridade Tributária; Garantias dos contribuintes; Big Data; Machine Learning; Algoritmo; Privacidade; Transparência; Equidade