Detta nummer av SkatteNytt innehåller artiklar fokuserade på teknik och AI. Det finns också en analys av en skattebrottsdom från HD, en text från Skatteverkets nya allmänna ombud samt en reflektion om företags skattepolicyer. Vi kikar lite närmare på artikeln om POLINE-projektet och stora språkmodeller som analysverktyg inom skatterätt.
POLINE är ett EU-finansierat forskningsprojekt där stora språkmodeller (LLM) användes för att ta fram tolkningsformler från EU-domstolens och högsta instansers rättsfall inom momsområdet. Artikelförfattaren undersöker möjligheten att använda samma metod på underinstansernas domar eftersom förvaltningsrätterna och kammarrätterna behandlar en stor mängd mål om skattefrågor varav de flesta aldrig når HFD.
Artikelförfattaren för ett resonemang om att detta fokus på underinstanstolkning skiljer det skatterättsliga området från andra rättsliga områden. Avgöranden från underinstans utgör inte praxis, men inom det skatterättsliga området används dessa för att förstärka legalitetsprincipen. Principen innefattar krav på lagstöd, normtydlighet, förbud mot retroaktivitet och ett krav på förutsebarhet. Även om underinstanser följer HFD:s prejudikat så avgörs de flesta skattemålen i förvaltningsrätten och får därmed inte ett prejudikatvärde. Här sker en praktisk normbildning utanför prejudikatens räckvidd.
I POLINE användes LLM:er som Claude och Sonnet med metoden ”få-skotts-promptning” vilket beskrivs som att modellen först försetts med exempel för att förstå vad den ska leta efter i en större mängd text. I ett liknande försök med materialet från underinstanser skulle en liknande metod kunna användas. Domar kan omvandlas till numeriska representationer (vektorer) som gör det möjligt att gruppera dem i kluster och jämföra dem. Det handlar om att upptäcka gemensamma argumentationsmönster. Här finns det en möjlighet att bygga strukturerade databaser med tusentals avgöranden som kan göra det möjligt att se hur rekvisit och bevisbörda fördelas i praktiken i denna praktiska normbildning.
