Zum Wochenende: Tokensteuer

Angenommen, ihr habt einen Bürojob, also ihr seid Anwalt, Software-Entwicklerin, Grafik-Designer, Buchautorin, Richter, Buchhalterin usw. Des Weiteren nehmen wir an, dass ihr eure Wertschöpfung/Dienstleistung für 100 Euro/Stunde an eure Kunden verkauft und KI nicht als Hilfsmittel verwendet.

Dann nehmen wir an, dass ihr eure Dienstleistung vollständig oder teilweise mithilfe von KI-Modellen erbringt. Für eine Stunde KI-Einsatz zahlt ihr einen Tokenpreis von 10 Euro an die KI-Oligopole. Den Aufwand für die Überprüfung und weitere manuelle Zusatzaufwände, lassen wir in diesem Gedankenexperiment unter den Tisch fallen. Dennoch berechnet ihr euren Kunden nach wie vor 100 Euro/Stunde, obwohl eure Kosten auf 10 Euro/Stunde gesunken sind.

Was ist ein Token? Ein Token ist die kleinste Einheit, in die ein Text aufgeteilt wird, bevor er von einem Sprachmodell verarbeitet wird. Dies können Wörter, Satzteile, Silben oder sogar einzelne Buchstaben sein – je nach Modell und Aufgabe.

Das kann man so machen, doch kurze Zeit später werden eure Mitbewerber die gleiche Leistung entweder zu einem tieferen Preis anbieten, oder zum gleichen Preis die zehnfache Leistung anbieten. Wie dem auch sei – früher oder später seid ihr in einer neuen Abhängigkeit gefangen oder ihr geht Pleite.

Doch dazu wird es nicht kommen, weil die KI-Oligopole den Tokenpreis erhöhen werden, sobald ein signifikanter Abhängigkeitsgrad der Nutzer erreicht ist. Dieser Tokenpreis wird knapp unter den 100 Euro/Stunde liegen, damit ihr weiterhin den Anreiz habt, die KI eure Arbeit erledigen zu lassen. Bei fortschreitender Abhängigkeit wird der Tokenpreis erhöht, weil ihr eure manuelle Wertschöpfung aufgrund von Wissensverlust und Konkurrenzdruck nicht mehr erbringen könnt.

Für die Preiserhöhung bei KI-Token lege ich meine Hand ins Feuer, weil die KI-Firmen bisher defizitär wirtschaften. Wir befinden uns immer noch in der Anfix-Phase, also bei der Anbahnung der Abhängigkeit. Auch die steigenden Ressourcenkosten zwingen die KI-Firmen dazu, ihre Preise zu erhöhen.

Betrachten wir ein anderes Szenario. Die Kosten für private oder Firmen-Hardware werden sinken (o.k. im Moment gerade nicht), und die Leistungsfähigkeit eurer Computer wird steigen. Damit seid ihr in der Lage, eigene LLMs (Large Language Models) zu trainieren oder freie Modelle auf eurer Hardware laufen zu lassen. In dieser Lage seid ihr fein raus, weil ihr entweder konkurrenzfähigere Preise oder mehr Leistung pro Zeiteinheit liefern könnt.

Wahrscheinlicher ist, dass diese lokale Leistungsfähigkeit immer hinter der Performance der Rechenzentren hinterherhinkt, womit ihr wieder im ersten Szenario landet. Die Annahme, dass ihr weiterhin für eure Kunden Dienstleistungen anbieten könnt, ist unwahrscheinlich. Der aktuelle Umstieg der Internetsuche auf Internetantworten, legt nahe, dass ihr als Arbeitnehmer oder Dienstleister überflüssig werdet, weil ihr nicht mehr gefunden werdet.

In der KI-Zukunft (innerhalb der nächsten 5 Jahre) wird es Dich als Arbeitnehmer oder Dienstleister nicht mehr geben. Entweder wird Dein Angebot nicht mehr gefunden, oder ein Arbeitgeber ist nicht mehr daran interessiert, Dich zu finden. Zur Situation auf dem IT-Arbeitsmarkt in der San Francisco Bay Area (u. a. Silicon Valley) gab es in dieser Woche einen Beitrag bei Golem, wonach IT-Fachkräfte Probleme haben, einen neuen Job zu finden.

Zugegeben, was ich bisher geschrieben habe, ist ein wilder Ritt, der durch die Logbuch-Netzpolitik-Folge 555 inspiriert wurde. Die Szenarien haben noch hunderte weitere Verästelungen, doch ich lasse es damit gut sein, damit ich noch etwas zum Titel dieses Artikels schreiben kann.

Wenn es so kommt, wie ich es im ersten Szenario angedeutet habe, stellt sich die Frage, mit welchem Geld ihr die Tokenpreise überhaupt bezahlen wollt. Ihr verdient doch nichts mehr. Auch dazu hört man in LNP555 eine schöne Analogie. Henry Ford hat 1913 die industrielle Fertigung durch den Einsatz der Fliessband-Montage eingeführt. Aus rein wirtschaftlichen Gründen wäre damit der Lohn der Arbeiter massiv gefallen. Doch Ford hat den Arbeiterlohn beibehalten, weil sich ansonsten niemand den Kauf eines Ford-Autos hätte leisten können. (Das ist historisch nicht ganz korrekt, verdeutlicht aber mein Argument im Kontext dieses Artikels.)

Man hört oft das Argument, dass technologischer Fortschritt schon immer zu Umwälzungen auf dem Arbeitsmarkt geführt hat. Alte Jobs fielen weg, neue und weniger belastende Jobs entstanden. Der Arbeitsmarkt hat sich meistens innerhalb einer Generation wieder eingeruckelt und allen ging es besser. Das stimmt und ist belegt, betraf aber nur einzelne Bereiche des Arbeitsmarktes und hatte gut 50 Jahre Zeit, um von der Gesellschaft aufgenommen zu werden.

OpenAIs GPT-3 kam 2022 um die Ecke. Innerhalb von 4 Jahren haben sich die KI-Modelle massiv weiterentwickelt. Diese Entwicklung geht so weit, dass die US-Regierung den Einsatz der Anthropic-Modelle Mythos 5 und Fable 5 am 12. Juni 2026 verboten hat. Man kann spekulieren, ob das ein Marketing-Stunt im Vorfeld der Börsengänge ist, ob Trump dem Rest der Welt die Folterinstrumente zeigt (als nächstes schalten wir euch Office-365 ab), oder ob eine ethische Sorge dahintersteckt.

Wenn wir annehmen, dass der aktuelle Wirbel um die LLM-basierte KI keine Blase, und kein lokales Maximum der KI-Forschung ist, kann sich die Reaktion der Gesellschaft an den konkreten Auswirkungen orientieren (aber bitte nicht zu spät). Hier fällt mir natürlich die Maschinensteuer ein, die eine lange Tradition und viele Namen hat. In diesem Artikel nenne ich sie Tokensteuer. Im Grundsatz geht es immer um das Gleiche und es wird verständlich, wenn wir das Worst-Case-Szenario annehmen. Alle Arbeit wird von Maschinen (KI) erledigt; es gibt keine Lohnarbeit mehr für Menschen. Weil es dazwischen viele Graustufen gibt, und diese Situation in ihrer Absolutheit noch nie eingetreten ist, konnte sich die Maschinensteuer nie durchsetzen.

Ich bin kein Steuerexperte, stelle mir die Umsetzung einer Tokensteuer jedoch relativ einfach vor. Die Verwendung von KI wird in Token gemessen. Ein Prompt wird in Token zerlegt. Ein Token hat einen Preis. Bei den Token-Preisen wird zwischen Input- und Output-Preisen unterschieden. Der Input-Preis (siehe oben) kostet ca. 10 Dollar pro 1 Million Token; der Output-Preis (die Antwort) kostet ca. 45 Dollar pro 1 Million Token. Wer KI für die Erledigung seines Jobs verwendet, kommt locker auf 100'000 Token pro Tag, also ca. 5 Euro pro Tag. Das sind die Anfix-Preise. Wollen die KI-Anbieter kostendeckend arbeiten, kann man mit einem Preis von 50 bis 500 Euro pro Tag rechnen. Hinweis: Diese Angaben sind mit der heissen Nadel gestrickt. Wer eine bessere Preisschätzung bieten kann, darf sie gerne in die Kommentare schreiben.

Angenommen, ihr zahlt 250 Euro pro Tag, damit die KI euren Job erledigt, dann sind das 5500 Euro/Monat. Würde dieser Betrag mit 10 % versteuert (Tokensteuer), ergäben sich 550 Euro/Monat, die die KI-Firmen im Land des Leistungsbezugs an das lokale Finanzamt abführen müssten. Damit liesse sich ein gewisser Teil eures Grundeinkommens finanzieren.

Mir ist bewusst, dass diese Idee vollkommen utopisch ist. Mit demselben Argument könnte man auch eine Traktor- oder Taschenrechnersteuer fordern. Ausserdem müssen Kapitalgesellschaften eine Gewinnsteuer abführen, wodurch eine Doppelbesteuerung entsteht, falls man zusätzlich eine Maschinensteuer erheben würde. Das Problem bei der heute üblichen Unternehmensbesteuerung ist jedoch die fehlende Bindung an den Lohnsteuerverlust. Wer Produkte oder Dienstleistungen erzeugt (z. B. KI), die zum Verlust des Steuersubstrats aufseiten der Arbeitnehmerschaft führen, muss diesen Verlust kompensieren, meine ich.