dass die Abgeordneten der SPD-Fraktion im Bundestag und die SPD-Mitglieder der Bundesregierung einen steuerrechtlichen Rahmen zur Besteuerung von Maschinellem Lernen und assoziierten Technologien schaffen.
In Anbetracht der rapiden Fortschritte und der zunehmenden Integration des Maschinellen Lernens (ML) in den wirtschaftlichen Sektor, wird die Notwendigkeit einer differenzierten steuerlichen Behandlung dieser Technologie betont. Die Implikationen von ML sind sowohl ökonomischer als auch sozialer Natur und erfordern daher eine sorgfältig und umfassende Bewertung.
Durch den technologischen Wandel und die verstärkte Anwendung von ML in Geschäftsprozessen könnten herkömmliche Arbeitsplätze verdrängt werden. Eine gezielte Besteuerung würde ermöglichen, zusätzliche öffentliche Mittel zu generieren. Diese könnten wiederum zur Stärkung sozialer Sicherheitsnetze und zur Finanzierung von Bildungs- und Umschulungsmaßnahmen eingesetzt werden. Darüber hinaus könnte durch eine solche steuerliche Maßnahme eine gerechtere Verteilung der durch ML generierten Gewinne gewährleistet werden. Dies könnte dazu beitragen, potenzielle soziale Disparitäten, die durch den exzessiven und unkontrollierten Einsatz von ML entstehen könnten, zu minimieren. Schließlich könnten durch eine Besteuerung auch Anreize geschaffen werden, die Unternehmen zu einer verantwortungsvolleren Anwendung dieser Technologien bewegen.
Bezüglich der Umsetzung einer solchen Besteuerung werden zwei mögliche Modelle vorgeschlagen. Zum einen könnte eine transaktionsbasierte Besteuerung in Erwägung gezogen werden, die analog zu bestehenden Mehrwertsteuersystemen funktioniert, jedoch speziell auf ML-basierte Dienstleistungen abzielt. Alternativ könnte eine operative Besteuerung eingeführt werden, die sich an messbaren Kriterien, wie der Anzahl der Verarbeitungseinheiten oder dem Energieverbrauch der Systeme, orientiert.
Dennoch wird betont, dass bei der Einführung einer solchen Besteuerung auch potenzielle Risiken berücksichtigt, werden müssen. Eine übermäßige steuerliche Belastung könnte beispielsweise die internationale Wettbewerbsposition von Unternehmen schwächen, insbesondere in einem globalen Markt, in dem nicht alle Länder gleiche steuerliche Rahmenbedingungen setzen. Zudem könnte eine zu strenge Besteuerung den Innovationsdrang hemmen und somit die Entwicklung im Bereich des ML potenziell verlangsamen. Es ist von zentraler Bedeutung, eine Balance zwischen den ökonomischen Vorteilen von ML und den damit einhergehenden sozialen Herausforderungen zu finden.
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Dieser Antrag wurde unter Zuhilfenahme einer KI geschrieben