(조세금융신문=이상현 기자) 최근 챗지피티(ChatGPT)가 하루가 다르게 진화하면서 인공지능‧로봇 기술의 급격한 발전이 가져올 미래에 대한 궁금증이 커지고 있다.

 

챗지피티는 사전에 훈련된 데이터로 사용자가 제시하는 글자와 단어를 파악, 그 맥락과 글자(text)를 적합하게 조합해 원하는 글이나 이미지로 생성해주는(generative) 인공지능(Artificial Intellegence, AI) 모델을 말한다.

 

인간의 삶이 지금보다 편리하고 윤택해질 것이라는 기대가 크지만, Al와 로봇이 인간의 일자리를 대체, 불평등과 사회적 갈등 등 불안에 대한 우려도 제기되고 있다.

 

2017년 이후 Al‧로봇이 사람의 일자리를 대체하면서 실업과 불평등이 심화, 사회갈등이 예고되면서 이른바 ‘로봇세(Robot Tax)’를 부과하자는 제안이 꾸준히 제기돼 왔다.

 

다양한 과세 방안이 제기되고 있고, 과세정보에 담긴 개인의 사생활(privacy)을 보호하는 균형적이고 투명한 행정을 구현하는 과제도 본격 검토되고 있다.

 

“로봇세 고민보다 일단 합리적인 활용기술 개발이 급선무”

 

로봇 자체에 세금을 부과하는 로봇세, 공장자동화 로봇에 세금을 부과하는 자동화세(automation tax) 등 다양한 과세 방안이 제안됐다. 하지만 무엇에, 어떻게, 왜 과세할 것인지 등을 구체적으로 정의하지 못한 상태다. 여전히 의견이 분분하다.

 

아직까지는 “AI‧로봇에 따른 일자리 문제는 부정적 시각이 과장됐으며, 로봇세 제안은 일종의 공포마케팅에 의한 입법 제안(fear-based tax legislation)일 뿐”이라는 로봇세 반대측 입장이 좀 더 지지를 받고 있다.

 

특히 “AI‧로봇 기술발전을 지원해야 할 때 세금부터 물리자는 것은 기술발전 저해로 외국과의 경쟁에서 뒤지게 만든다”는 지적이 설득력을 얻고 있다.

 

 

한국은 물론 지구촌 도처에서 진행된 로봇 과세 연구를 발굴, 공론화를 준비하고 있는 김도형 금융조세포럼 회장은 최근 한 세미나에서 “각국 동향을 보면 AI‧로봇 등 신기술에 대한 세제 지원을 강화하거나 유지하고 있으며 로봇세 아이디어를 구체적으로 세제에 반영하는 나라는 아직 없다”고 밝혔다.

 

최근 빅데이터 기반의 AI, 자동화 등 새로운 기술은 경제구조를 소유 중심의 산업사회(ownership-based industry society)에서 서비스 위주의 정보사회(service-driven information society)로의 전환을 촉진하고 있다는 게 학계의 대체적인 평가다. 특히 이런 큰 변화가 전통적 세법과 조세체계에도 영향을 미칠 것으로 점쳐진다.

 

현행 세법은 농업 위주의 봉건경제가 산업사회로 진화되면서 이룩된 전통적 조세법 체계다. 4차 산업혁명의 새로운 경제모델을 적용하는 방안에 대한 연구 논의가 본격 대두되는 이유다.

 

가령 디지털 서비스세(digital service tax), 가치창출(value creation), 고정사업장 개념과 결부된 중요한 디지털 실체(significant digital presence) 등 새로운 개념이 등장했다.

 

김도형 회장은 “4차 산업혁명에 따른 변화에 대응할 우리나라의 조세정책에 대한 체계적이고 종합 연구가 아직 미흡하다”고 AI‧로봇 과세 공론화에 나선 배경을 설명했다.

 

6가지, 7가지, 혹은 11가지…로봇에 과세하기

 

로봇세 아이디어는 1987년 루이스 솔로몬(Lewis D. Solomon)으로 거슬러 올라간다. 전자정보통신기술 발전이 직업대체(job displacement)에 미치는 영향을 분석한 연구였다. 법률적 측면에서 로봇세의 아이디어가 최초로 제시된 성과다.

 

이후 자동화로 대체되는 노동력의 사회적 영향에 대한 분석들이 뒤따랐다. 유럽연합(EU)에서 2016년 “고도화된 자동 로봇(the most sophisticated autonomous robots)을 조세 및 사회보장보험 부과에 있어 ‘전자적 인간(electronic person)’으로 취급하자”며 로봇세가 구체적으로 제안됐다.

 

그러나 국제로봇협회는 “로봇세는 경쟁력과 고용에 부정적인 영향을 미친다”며 반대했다. 이후 다수의 저명인사들이 잇따라 로봇세 아이디어에 반대를 표명했다. 2017년 2월 16일, 유럽의회(European Parliament)가 공식 제안을 기각했다.

 

그런데 같은 해 마이크로소프트 창업자 빌게이츠가 로봇세를 지지하고 나섰다.

 

로봇세(robot tax)는 초기에는 로봇이나 자동화된 기술로 인간 노동자를 대체하는 기업에 부과되는 세금으로 지칭됐다. 하지만 차츰 AI‧로봇 이용에 대해 부과되는 개념으로 확대됐다.

 

일자리에 민감한 의제인 만큼, 태생적으로 좌파 학자들이 주로 로봇세에 호감을 가졌다. 로봇이 일자리를 빼앗아갈 것이라는 사회적 공포(society's fear)가 깔려있었다. 로봇 자체에 세금을 부과하는 개념은 물론 ‘로봇을 이용해 벌어들이는 소득(imputed income)’이나 자본소득에 대한 대리세(surrogate tax) 개념의 과세, 로봇 사용자에 대한 죄악세(sin tax) 개념, 자동화세( automation tax) 등 다양한 관점이 제시됐다.

 

김도형 회장은 “로봇 자체에 대한 세금 부과 의견이 있었는데, 로봇을 법적 인격체((legal taxable person)로 볼 수 있느냐, 법적 인격체로 인정하더라도 로봇을 부가가치세 납세자로 볼 수 있느냐 등 비판적 문제제기가 꼬리를 물고 있다”고 설명했다.

 

“로봇은 투자세액공제 많이 받는 고율 법인소득세제 선호”

 

로봇 과세 전문가인 로버트 코바초프 박사는 미 오하이오주립대 학술지에 기고한 로봇세 과세 연구논문에서 ▲로봇 자체에 세금 부과 ▲로봇 귀속 소득(imputed income from robot) ▲로봇 사용자에 대한 징벌적 세금(sin tax) ▲자동화세(automation tax) ▲근로소득보다 더 많은 세금 부과 ▲자본소득에 대한 대리세(surrogate tax) 과세 등 크게 6가지 방안을 제시했다.

 

인도 학자 파타살티 숌(Parthasarathi Shome)은 아시아개발은행(ADB)에 제출한 <로봇 과세(Taxation of Robots)>라는 제하의 논문에서 코바초프 박사와 비슷하지만 좀 더 세분화 해 7가지로 세금 부과방안을 제시했다.

 

7가지는 ▲노동대체율에 따른 과세표준 계산(Tax based on rate at which robots replace labor) ▲로봇에 임금을 지급한다는 가설에 따른 유사소득세 과세(Quasi-income tax on hypothetical robot salary) ▲세액공제 부인(Disallowance of tax deductions) ▲로봇 작용과 인간 노동에 비슷한 인센티브를 산정하는 방법(Similar incentives for robots and labor) ▲로봇에 대한 감가상각률 축소(Scale back depreciation rates for robots) ▲로봇 활동에 대한 부가가치(판매)세 부과(VAT/GST on robot activities) ▲개별소비세 부과(Levy of selective excise duty) 등이다.

 

브레트 보겐슈나이더(Bret Bogenschneider) 미 인디아나대 부교수(회계‧세무학)는 현행 제도에서 구체화된 실행방안(action plan)에 보다 더 부합할 수 있도록 11개의 로봇 세금 부과 방안으로 정리했다.

 

로봇에 세금을 물리는 11가지 방법   1. 실업보험(unemployment insurance, UI) 제도처럼, 기업이 인간 노동자를 해고하는 대신 로봇으로 해당 공정을 전환할 때 세금을 부과하는 자동화세(An ‘automation tax’ similar to unemployment insurance(UI) schemes where tax is to be levied as firms lay-off human workers and switch to robots)   2. 임금으로 과세되는 로봇 근로자의 ‘가설적 급여’(imputation of an ‘hypothetical salary’ of robot workers taxable as wages)   3. 구체적인 사업 거부 로봇을 근로자로 사용하는 기업에 대한 세금 공제((3) specific disallowances of business tax deductions to firms that use robots as workers;   4. 로봇 활동에 대한 부가가치세 과세(Value Added Taxation(VAT) on robot activities)   5. 로봇 활동의 외부성 정도에 따른 징벌적 과세(Levy of Pigouvian taxes to the extent of robot externalities). 피구비안 세금(Pigouvian taxes)은 사회에 부정적 영향을 미치는 활동에 참여하는 개인 또는 기업에 대해 부과되는 세금. 부과된 세금은 제품의 시장가격에 포함되지 않은 비용이 되는 부작용이 있다.   6. 로봇으로 대체할 수 있지만 인간 노동자를 계속 고용할 경우, 보상차원의 세제혜택을 부여(grant of offsetting tax preferences to human workers to match those available for robots)   7. 일정 수준의 인간 노동자를 고용하지 않는 기업에 대해 ‘기업 자영업자 세금’ 부과 (levy of a ‘corporate self-employment tax’ on corporations that do not employ many human workers)   8. 로봇을 ‘부(-)의 감가상각’을 적용하는 고정자산에 포함(inclusion of ‘negative depreciation’ on robot as capital assets)   9. 로봇에 대해 국부펀드 투자에 지불해야 하는 자동화 수수료를 부과(levy of an automation fee on robots payable into a sovereign wealth fund for investment)   10. 로봇에 대해 탄소배출권과 유사한 ‘거래 가능한 허가’ 수수료를 부과(fee-based ‘tradeable permits’ similar to carbon permits for robots)   11. 일반 법인세율 인상(increases in the general corporate tax rate)

 

김도형 회장은 “로봇에 세금을 부과하자는 관점과 별개로, ‘진화된 인공지능(advanced AI)’인 로봇 자체를 과세 대상으로 봐 이런 11가지 과세 방안을 수긍할 수 있는지를 분석해 보면, 로봇은 자신을 창조한 인간의 사회적 규범(social norm)에 따를 것으로 보인다”고 낙관했다. 로봇을 인간 노동자나 기계정치와 구분되는 제3의 납세대상이라고 간주한다면, 합당한 세금을 낼 준비가 돼 있다는 관점이다.

 

 

김 회장은 특히 “기술적으로 수익성 있는 기업의 자본 재투자(capital reinvestment)를 장려하도록 설계된 소득세제가 다른 세제보다 더 효율적이기 때문에, 자본 재투자로 과세표준을 낮출 수 있는 고세율의 법인세제를 선호할 것”이라고 덧붙였다. 로봇 납세자는 스스로 성능개선을 위해 꾸준히 ‘더 깊은 공부(Deep learning)’를 하기 때문에, 이런 공부를 투자로 인정받아 더 많은 투자세액공제를 받는 법인소득세제를 선호할 것이라는 관점으로 풀이된다.

 

한편 김도형 회장은 문재인 정부 당시인 지난 2017년 세법 개정을 통해 자동화 설비투자에 대한 투자세액공제 혜택을 줄인 사례를 로봇세의 시초로 보고 있다. 공장자동화에 따른 조세특례 세액공제를 받고 있는 기업에 대해 세액공제율을 2%p 인하, 줄인 혜택만큼을 ‘로봇세’로 볼 수 있다는 설명이다.

 

김 회장은 “세액공제 혜택을 축소, 공장자동화 기술투자 증가를 억제해 공장자동화 진전을 늦추자는 의도로 보인다”며 “이는 로봇세의 취지를 실제로 이행한 세계 최초 사례로 알려지고 있다”고 설명했다. 그러면서 “로봇에 세금을 부과하는 것은 혁신을 저해할 우려가 있다”고 덧붙였다.

 

 

AI 세정 위해 신중하고 투명한 ‘정보 지배구조’ 설계해야

 

로봇세를 어떻게 설계하고 집행할 지도 문제이지만, 현실적으로 세제를 적용할 때 나타날 행정적 문제 역시 만만찮다는 지적도 내놨다.

 

김 회장은 “정보통신기술(ICT)을 활용한 국세행정 활용범위는 제한적이었지만, 1980년대 들어 전자세금계산서, 전자신고 등 납세협력 분야에서 활용됐다”면서 “2010년대에 들어 납세협력 분야 뿐 아니라 부정방지(anti-fraud) 등 분야에 발전된 Al 기술이 조세행정에 활용되기 시작했다”고 설명했다.

 

경제협력개발기구(OECD)가 59개국을 대상으로 조사한 바, 많은 나라들이 AI 기술을 조세행정에 활용하고 있다. 자주 묻는 질문을 자동상담 해주는 챗봇(chat-bots)은 무려 50% 이상 이미 활용하고 있는 것으로 나타났다.

 

특히 위험관리 분석기법(risk management analysis tool)을 활용하는 나라도 80%에 이르고, 빅데이터 기술 활용국도 75%를 넘어서는 것으로 나타났다.

 

김 회장은 “인공지능은 납세자와 세무대리인, 과세관청 모두에게 납세협력비용 감소와 납세 행정의 투명성을 높이는 데 도움을 줄 수 있다”며 “AI 관련 기술로 대량의 데이터를 더 빠르게 자동화 해서 분석, 오류를 줄이고 시간을 절약할 수 있게 됐다”고 설명했다.

 

세무행정에 AI기술을 활용하려면 납세자 개인정보 보호 등 법적 문제도 고려해야 한다는 지적도 중요하게 거론된다.

 

김도형 회장은 “과세당국은 AI를 이용한 조세행정을 설계할 때 납세자 관련 데이터를 보호할 필요가 있고 납세자 프라이버시 정보보호법과 균형을 맞춰야 한다”고 지적했다. 또 “자동화된 데이터에 대해 의사결정의 투명성과 책임성을 갖춰야 하며, 납세협력과 과세집행 과정에서 차별적 결과를 갖지 않도록 공평하게 ‘자동화된 데이터’을 활용해야 한다”고 주장했다.

 

이와 함께 “기계적 결정에 대해 책임질 인간 감독자가 반드시 있어야 하고, 자동화된 결정은 반드시 인간에 의해 검증(review)돼야 한다”며 “납세자가 세법을 어기거나 회피하기 위해 AI를 이용하는 것을 감시하거나 막을 규정이 필요할 수도 있다”고 덧붙였다.

 

그러면서 “AI 기술을 세무행정에 활용하려면 ▲신중함(Prudence) ▲비례성(Proportionality) ▲차별금지(Non-discrimination) ▲투명성(Transparency ▲정보 지배구조(Information Governance) 등 5가지 원칙을 지켜야 한다”고 강조했다.

 

 

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