ИИ готовит декларацию, ФНС ищет ошибку: кто ответит за решение нейросети

Искусственный интеллект вряд ли уволит всех специалистов завтра. Но он уже обесценивает типовую работу, перестраивает начальные должности и создает новую проблему: решение всё чаще готовит алгоритм, а юридическую ответственность по-прежнему несёт человек. Разбираемся, к чему всё идёт и почему бухгалтерам стоит смотреть не только на возможности чат-ботов, но и на цифровые инструменты ФНС.

Я уже неоднократно обращался к теме нейросетей на страницах «Клерка» (см. мои предыдущие материалы: «Как нейросеть видит налоги, ФНС, бухгалтера и налогового консультанта», «Главбух загрузил документы в нейросеть. Кто потом будет отвечать», «Нейрокартинки и налоговый туман: где расход, где НМА, а где НДС-сюрприз», «У галлюцинации ИИ появился конкретный штраф»).

Но эта тема — вечная. И не потому, что технологии стоят на месте, а потому, что в сфере искусственного интеллекта пока нет никакой окончательной определённости. Есть лишь сценарии, тренды и прогнозы, которые постоянно корректируются. Пока законодательство и правоприменительная практика только догоняют реальность, бизнесу приходится действовать в условиях правового тумана, где главная задача — не потерять контроль над данными и не переложить ответственность на алгоритм, который по закону за неё отвечать не может.

В интернете активно циркулирует история о том, что OpenAI предложила бывшему сотруднику 2 млн долларов за молчание о будущем искусственного интеллекта.

Факты здесь требуют уточнения. Речь идет о Дэниеле Кокотайло – исследователе, который в 2022 году пришел в OpenAI заниматься прогнозированием развития ИИ и оценкой рисков. После ухода из компании он отказался подписывать соглашение, ограничивавшее возможность публично критиковать компанию (non-disparagement agreement). Отказ мог стоить ему около 2 млн долларов ранее заработанной компенсации, связанной с участием в капитале OpenAI. После публичного скандала компания заявила, что не будет применять такие условия к бывшим сотрудникам.

Для бухгалтеров, юристов и директоров интереснее не корпоративная драма, а то, о чем предупреждает человек, который несколько лет пытался прогнозировать развитие ИИ изнутри одной из ведущих компаний отрасли.

Чтобы не гадать на кофейной гуще, мы проверили материалы, на которые ссылается экспертное сообщество, отделив сценарии от эмпирических данных.

• Эмпирические зависимости (Scaling Laws). Исследователи OpenAI выявили устойчивые эмпирические зависимости: на рассмотренных архитектурах увеличение размера модели, объёма данных и вычислений сопровождалось предсказуемым снижением ошибки. Но у этой логики есть пределы: система может лучше решать задачи и одновременно убедительнее ошибаться. Нейросеть, которая уверенно и со ссылкой на несуществующее письмо Минфина занижает ставку НДС, гораздо опаснее той, что пишет неуверенно.

• Сценарные модели (Biological Anchors). Попытка оценить, сколько вычислений нужно для создания ИИ, способного автоматизировать самую сложную человеческую работу. Важно понимать: это не общепризнанный прогноз и не научный консенсус, а сценарная модель, построенная на множестве неопределённых допущений о вычислениях, алгоритмах и возможностях человеческого мозга.

• Сдвиг горизонтов (AI 2027). В апреле 2025 года авторы сценария AI 2027 описали ситуацию, в которой уже в 2027 году появляется система, способная выполнять работу лучших программистов быстрее человека. Однако это не была уверенная дата. Прогнозы авторов неоднократно менялись. В январе 2026 года медианная оценка Дэниела Кокотайло сдвигалась примерно к концу 2030 года. В апреле 2026 года, после новых результатов ИИ-систем в программировании, он снова приблизил прогноз появления полностью автоматизированного программиста – до середины 2028 года. Этот разброс сам по себе показателен: даже авторы наиболее тревожного сценария не знают точной даты, но считают, что бизнесу необходимо готовиться к быстрому развитию событий уже сейчас.

Будущее рынка труда нельзя оценивать только по интервью экс-сотрудников IT-гигантов.

1. Всемирный экономический форум (Future of Jobs Report 2025): работодатели ожидают изменения 39% ключевых навыков к 2030 году. Бухгалтеры и специалисты по расчету заработной платы вошли в список профессий, численность которых может сокращаться наиболее быстро из-за автоматизации.

2. Международная организация труда (МОТ): по оценке МОТ, каждый четвёртый работник в мире занят в профессии, в той или иной степени подверженной воздействию генеративного ИИ. При этом только 3,3% мировой занятости относится к категории с наивысшей степенью воздействия. Основной ожидаемый эффект – изменение содержания работы, а не полное исчезновение профессий.

3. Thomson Reuters (Future of Professionals Report 2026): 74% специалистов в области права, налогов, аудита и комплаенса используют ИИ несколько раз в неделю. При этом 41% не имеют доступа к специализированным системам, работающим с проверенным профессиональным контентом, а 48% опасаются, что ИИ ухудшит развитие самостоятельного профессионального суждения. Особенно показателен разрыв между компаниями: при наличии понятной стратегии 66% специалистов считают, что ИИ оправдывает ожидания, а без стратегии – только 22%.

4. PwC (Global AI Jobs Barometer): ИИ перестраивает начальные должности. Рутинных задач становится меньше, а от начинающих сотрудников всё раньше требуют самостоятельности, профессионального суждения и ответственности, которые раньше считались «старшими» навыками.

Пока бизнес обсуждает, можно ли доверить чат-боту написание договора, налоговые администрации уже используют ИИ для системного контроля.

ФНС открыто заявляет, что искусственный интеллект помогает налоговикам анализировать риски, выявлять сложные схемы (например, дробление бизнеса) и прогнозировать экономические модели. С 2025 года ФНС проводит эксперимент по информационному взаимодействию с крупнейшими маркетплейсами (Wildberries, Ozon, Яндекс Маркет и др.). По продавцам, в отношении которых выявлены признаки налоговых рисков, направляются информационные письма.

Это принципиально новая конструкция контроля. Раньше сначала появлялся инспектор, потом он запрашивал документы. Теперь бухгалтер всё чаще будет вступать в диалог с инспектором уже после того, как аналитическая система выявила отклонение и отнесла операцию или налогоплательщика к зоне повышенного риска. Система сопоставляет декларации, онлайн-кассы, банковские операции, данные контрагентов и сведения маркетплейсов.

По данным OECD (Tax Administration), около 74,4% исследованных налоговых администраций уже применяют ИИ для выявления уклонения и мошенничества, а 64,1% – при оценке рисков.

В ближайшие годы нас ждет ситуация, когда ИИ компании готовит декларацию, ИИ ФНС ищет в ней отклонения, а ИИ бухгалтера составляет пояснения. Но подпись внизу документа всё равно будет человеческой.

По статье 7 Закона № 402-ФЗ руководитель обязан организовать ведение бухгалтерского учета, возложив его на главного бухгалтера или иное должностное лицо. Статья 9 того же закона требует оформлять каждый факт хозяйственной жизни первичным документом.

Использование ИИ не изменяет требований Налогового кодекса. Пункт 1 статьи 54.1 НК РФ запрещает уменьшать налоговую базу в результате искажения сведений о фактах хозяйственной жизни. По статье 313 НК РФ данные налогового учёта подтверждаются первичными документами, регистрами и расчётом налоговой базы. Поэтому сгенерированный нейросетью акт, пояснение или регистр не приобретает доказательственной силы только из-за аккуратного оформления. Значение имеет реальность операции и достоверность сведений.

ИИ не является субъектом юридической ответственности. Он не заплатит доначисления, не получит дисквалификацию и не будет объяснять следователю, почему подписал акт по работам, которых никто не видел.

Сотрудник хочет быстрее подготовить ответ на требование и загружает в публичный сервис договор, банковскую выписку или персональные данные работников. Он экономит время, но компания теряет контроль над информацией.

Перед загрузкой документов во внешний ИИ-сервис недостаточно проверить только наличие трансграничной передачи. Компания должна установить правовое основание обработки персональных данных, условия поручения обработки третьему лицу, место хранения информации и меры её защиты. Эти требования следуют, в частности, из статей 6, 18, 18.1 и 19 Закона № 152-ФЗ. Если сервис находится за рубежом или передаёт данные за границу, дополнительно применяются правила статьи 12.

Поэтому внутренний приказ «не загружать персональные данные в ChatGPT» сам по себе проблему не решает. Нужны перечень разрешённых сервисов, классификация информации, правила обезличивания и контроль их соблюдения.

Чтобы не гадать, где проходит грань, используйте простое правило классификации задач:

🟢 Зелёная зона (ИИ можно использовать с обычной проверкой):

• Улучшение стилистики и грамматики письма.

• Создание структуры документа или плана.

• Составление списка вопросов для контрагента.

• Обезличенное сравнение вариантов условий.

• Подготовка шаблона таблицы или формулы.

🟡 Жёлтая зона (Требуется обязательная профессиональная проверка специалистом):

• Расчёты налогов и сборов.

• Квалификация хозяйственных операций.

• Подготовка ответов на требования ФНС.

• Составление и правка договоров.

• Подбор и анализ судебной практики.

• Анализ первичных документов на наличие ошибок.

🔴 Красная зона (Нельзя передавать в публичный сервис без специальной оценки и защиты):

• Банковские выписки и платежные поручения.

• Персональные данные работников и клиентов.

• Материалы налоговой проверки или допросов.

• Сведения, составляющие коммерческую тайну.

• Логины, пароли и ключи электронной подписи.

• Необезличенные клиентские базы.

1. Провести инвентаризацию применения ИИ. Запретить всё – значит загнать использование в тень. Разрешить всё – значит добровольно отдать сотрудникам право решать, какие данные компании можно отправлять наружу.

2. Разделить задачи по уровню риска. Четко выделить разрешенные задачи, задачи с обязательной проверкой и запрещенные задачи (загрузка материалов проверок во внешние сервисы).

3. Назначить ответственного за результат. В каждом существенном документе должно быть понятно: кто поставил задачу, какой сервис применялся, кто проверил результат и кто утвердил итог.

4. Сохранять контрольный след. Для значимых решений полезно фиксировать запрос, ответ системы, источники и внесенные изменения. Завтра это может понадобиться не только внутреннему аудиту, но и суду или ФНС.

5. Не автоматизировать бардак. Плохой процесс после автоматизации не становится хорошим. Он становится быстрым плохим процессом. Сначала приведите в порядок справочники, права доступа, учетную политику и качество первичных данных.

Главный вопрос сформулирован неправильно. Не нужно спрашивать: «Когда искусственный интеллект полностью заменит бухгалтера?»

Полезнее спросить: «Какая часть работы уже сегодня может быть выполнена быстрее и дешевле, и что останется после её автоматизации?»

Если специалист в основном переносит данные, переписывает нормы закона и вручную сводит одинаковые таблицы – его положение неустойчиво. Если он умеет понимать экономический смысл, видеть налоговый риск, проверять исходные данные и защищать принятое решение – его работа останется востребованной.

ИИ, вероятно, не уничтожит бухгалтеров, юристов и экономистов. Сначала он уничтожит возможность дорого продавать рутину. А затем налоговый орган спросит не о том, кто подготовил документ – человек или нейросеть.

Он спросит: «Операция действительно была? Документы достоверны? Налоги рассчитаны правильно? И кто за всё это отвечает?»

И вот здесь кнопка «сгенерировать заново» уже не поможет.

Понравилась статья? Поставьте лайк — для меня это важная обратная связь и мотивация продолжать разбирать сложные налоговые вопросы простым и практичным языком.

Подпишитесь на мои материалы, если хотите не просто узнавать об изменениях законодательства, а понимать, какие последствия они создают для бизнеса, бухгалтерии и руководителя.

ИИ ускоряет работу, но не отменяет налоговые риски. Если вашей компании уже поступают требования ФНС, проводится предпроверочный анализ или ожидается налоговая проверка, не стоит ждать акта с доначислениями. Чем раньше разобраны операции, документы и слабые места позиции, тем больше возможностей защитить бизнес.

Сопровождение налоговых проверок и споров с ФНС — одно из основных направлений нашей работы. Обратиться за консультацией можно через форму по ссылке в профиле.

Евгений Сивков — кандидат экономических наук, налоговый консультант, автор книг по налогам и бухгалтерскому учёту.