Ամերիկացի հետազոտողներն առաջարկել են արհեստական ինտելեկտն օգտագործել ուսուցման ամրագրմամբ, որ ստեղծեն հարկման ալգորիթմներ, որոնք առավելագույնս հաշվի կառնեին կոնկրետ երկրում ընթացիկ տնտեսական իրավիճակը եւ կկարողանային ճկուն կերպով արձագանքել համակարգի բոլոր մասնակիցների եկամտի եւ արդյունավետության մակարդակի փոփոխություններին, փոխանցում է «Պոպուլյարնայա մեխանիկան»: 

AI Economist անունը ստացած նախագիծն իր աշխատանքում չի օգտագործում մարդկության նախորդ փորձը եւ կողմնորոշվում է միայն դեպի ընթացիկ իրավիճակը: Փորձի ժամանակ, որն անցկացվել է վիրտուալ աշխարհում խաղի ձեւով եւ մշակվել է Salesforce-ի կողմից, ԱԻ-ն թույլ է տվել ստեղծել առաջավոր հարկման 16 տոկոսով ավելի արդյունավետ մոդել, քան ստեղծել է տնտեսագետ, դոկտոր Էմանուել Սաեսը, ինչպես նաեւ ավելի արդյունավետ (չի հստակեցվում՝ որքան), քան հիմա ԱՄՆ-ում օգտագործվող համակարգն է: AI Economist-ն ինքնուսուցման ժամանակ հանգել է եզրակացության, որ հարկման լավագույն համակարգը կլինի բարձր տոկոսադրույքը հարուստ եւ աղքատ բնակչության համար եւ ցածր հարկը միջին դասի ներկայացուցիչների համար:


AI Economist-ի առաջարկած համակարգը ձգտում է հավասարեցնել վիրտուալ աշխարհի բոլոր բնակիչների եկամուտների մակարդակը՝ այդ ընթացքում հաշվի առնելով կոնկրետ «մարդու» արդյունավետության աստիճանը, որը ստեղծվում է հաշվի առնելով նաեւ «պետության» սահմանած հարկային տոկոսադրույքով աշխատելու ցանկությունը, ինչպես նաեւ կոնկրետ անհատի հմտությունները: Սիմուլյացիայի ժամանակ Salesforce-ի ստեղծած «աշխարհը» կարող է «ապրել» մի քանի միլիոն տարի, որի ընթացքում անընդհատ փոխվում է հարկերի մակարդակը՝ հաշվի առնելով մոդելավորված իրականությունում իրավիճակը:

Salesforce-ից ընդգծել են, որ վիրտուալ բնակիչներով խաղային աշխարհի ստեղծումը եւ այդ սիմուլյացիայի հիման վրա արհեստական ինտելեկտի ուսուցումը հաստատել է հարկային համակարգի շտկման համար ԱԻ-ի օգտագործման պոտենցիալ հնարավորությունը: Ընդ որում՝ ԱԻ-ն բավարար կատարյալ չէ, որ նրա առաջարկած որոշումները հնարավոր լինի հենց հիմա կիրառել իրականության մեջ. դրա համար անհրաժեշտ է «խաղը» զգալիորեն բարդացնել, որի հիման վրա համակարգը սովորելու է: Բայց, ինչպես նշում են հետազոտողները, արհեստական ինտելեկտի ձեւակերպած լուծումները ապագայում հնարավոր կլինի ներդնել հարկման իրական համակարգի մեջ: