ಲಾಭಗಳು:
- ತೆರಿಗೆ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಪತ್ರ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಏಕ, ಸುರಕ್ಷಿತ AI-ಬೆಂಬಲಿತ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ, ಸಂಶೋಧನೆಯಿಂದ ಘೋಷಣೆಯವರೆಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗೆ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಗೇಟ್ಗಳು, ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಣಿತ/ವೃತ್ತಿಪರ ಅನುಮೋದನೆ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಬಿಡುಗಡೆಯ ಮೊದಲು ಪ್ರತಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ಗೌಪ್ಯತೆ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಶಾಸನ, ಮೂಲ ಸಮಗ್ರತೆ ಮತ್ತು ಸಹಿ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಶಾಶ್ವತ ವೃತ್ತಿಪರ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆ
1. ತೆರಿಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವಾಗ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆದಾಯ ತೆರಿಗೆ ಕಾನೂನು ಲೇಖನ ಮತ್ತು ತೆರಿಗೆ ತೀರ್ಪು ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ತೋರಿಸಿದೆ. ವೃತ್ತಿಪರ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಈ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೊದಲು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಉತ್ತಮ ಕ್ರಮ ಯಾವುದು?
- A) ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲದಿಂದ ಲೇಖನ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ತೆರೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಅದರ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವುದು ✔
- ಬಿ) ಮಾದರಿಯು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಮತ್ತು ವಿವರವಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸುವಂತೆ ಅಭಿಪ್ರಾಯಕ್ಕೆ ನೇರವಾಗಿ ಬರೆಯುವುದು
- ಸಿ) ಸಂಖ್ಯೆಯು ಸಮಂಜಸವೆಂದು ತೋರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೂಲವನ್ನು ತೆರೆಯದೆಯೇ ಅದನ್ನು ರವಾನಿಸುವುದು
- ಡಿ) ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ 'ಇದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಹೇಳುತ್ತದೆ' ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಮಾಡೆಲ್ಗೆ ಬಿಡುವುದು
ವಿವರಣೆ: ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ನಕಲಿ ಐಟಂ ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಅವು ನಿಜವೆಂದು ತೋರಬಹುದು (ಭ್ರಮೆ). ತೆರಿಗೆ ಶಾಸನವು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ತೋರಿಸಲಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಲೇಖನ, ಅಧಿಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ತೀರ್ಪನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲದಿಂದ (ಅಧಿಕೃತ ಗೆಜೆಟ್, GIB, ಶಾಸನ ಪೋರ್ಟಲ್) ಅಕ್ಷರಶಃ ತೆರೆಯದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸದೆ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
2. ಒಬ್ಬ ಹಣಕಾಸು ಸಲಹೆಗಾರನು 3,500 ಉದ್ಯೋಗಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಗ್ರಾಹಕರ ಹೆಸರು, ID ಮತ್ತು ಸಂಬಳದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವೇತನದಾರರ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತಾನೆ. ಅತ್ಯಂತ ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಅದು ಕಂಡುಕೊಂಡ ಮೊದಲ ಉಚಿತ ವೆಬ್ ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ವಿನಂತಿಸಿ
- ಬಿ) ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಅನುಮೋದಿತ ವಾಹನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅಥವಾ ಹೆಸರು ಮತ್ತು ಟಿಆರ್ ಐಡಿ ✔ ನಂತಹ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಚುವ ಮೂಲಕ ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವುದು
- ಸಿ) ಸಂಬಳವನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪ ಬದಲಾಯಿಸಿ ಮತ್ತು ಹೆಸರುಗಳು ಮತ್ತು ಐಡಿಗಳನ್ನು ಬಿಡಿ
- ಡಿ) ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಚಿಂತಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: ತೆರಿಗೆದಾರರ ಡೇಟಾವನ್ನು KVKK ಮತ್ತು ತೆರಿಗೆ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಕಾನೂನು ಎರಡರ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಬಾಧ್ಯತೆಯಿಂದ ರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅನಿಯಂತ್ರಿತ, ಉಚಿತ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಧಾರಣವನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್, ಅನುಮೋದಿತ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು ಅಥವಾ ಹೆಸರು ಮತ್ತು TR ID ಯಂತಹ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಕೋಡ್/ಮಾಸ್ಕ್ನೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಬೇಕು.
3. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ವ್ಯಾಟ್ ಬೇಸ್ ಮತ್ತು ಪಾವತಿಸಬೇಕಾದ ತೆರಿಗೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವಾಗ ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪರಿಶೀಲನೆ ಹಂತ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಮಾದರಿಯ ನಿರರ್ಗಳ ವಿವರಣೆ ಮತ್ತು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಭಾಷೆಯನ್ನು ನಂಬುವುದು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವುದು
- ಬಿ) ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸಮಂಜಸವಾದ ಸಂಖ್ಯೆಯಂತೆ ನೋಡುವುದು
- ಸಿ) ಪ್ರತಿ ಬೇಸ್, ದರ ಮತ್ತು ಮೊತ್ತವನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ, ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅಥವಾ ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ನಲ್ಲಿ ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು ✔
- ಡಿ) ಖಾತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ನೇರವಾಗಿ ಘೋಷಣೆಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಪಠ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸುವಲ್ಲಿ ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿವೆ, ಆದರೆ ಅಂಕಗಣಿತದಲ್ಲಿ ಮೌನವಾಗಿ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಬಹುದು. ತೆರಿಗೆ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದಲ್ಲಿ ಸಣ್ಣ ತಪ್ಪು ಕೂಡ ತೆರಿಗೆ ನಷ್ಟ ಮತ್ತು ದಂಡಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಪ್ರತಿ ಬೇಸ್, ದರ ಮತ್ತು ಮೊತ್ತವನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ, ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅಥವಾ ಟೇಬಲ್ನೊಂದಿಗೆ ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಬೇಕು.
4. ತೆರಿಗೆ ಶಾಸನ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ 'ಪ್ರಸ್ತುತ' ಒಂದು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪರಿಶೀಲನೆ ಶಿರೋನಾಮೆ ಏಕೆ?
- ಎ) ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯು ಮುಖ್ಯವಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಶಾಸನವು ಎಂದಿಗೂ ಬದಲಾಗಿಲ್ಲ.
- ಬಿ) ಮಾದರಿಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಪ್ರಸ್ತುತ ಶಾಸನವನ್ನು ತಿಳಿದಿರುವುದರಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ
- ಸಿ) ನವೀಕೃತವಾಗಿರಲು ಕಾನೂನಿನ ಸರಿಯಾದ ಹೆಸರನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಸಾಕು.
- D) ಶಾಸನವು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ಮಾಹಿತಿಯು ಹಳೆಯದಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಪ್ರತಿ ನಿಬಂಧನೆಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ದಿನಾಂಕವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ✔
ವಿವರಣೆ: ತೆರಿಗೆ ಶಾಸನವು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ: ದರಗಳು, ವಿನಾಯಿತಿ ಮಿತಿಗಳು, ಅಧಿಸೂಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವರ್ಷದಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ ನವೀಕರಿಸಬಹುದು. ಮಾದರಿಯ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದಿನಾಂಕದಂದು ಕತ್ತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಇನ್ನೂ ಮಾನ್ಯವಾಗಿರುವಂತೆ ರದ್ದುಪಡಿಸಿದ ನಿಬಂಧನೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಪ್ರತಿ ನಿಬಂಧನೆಗಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ದಿನಾಂಕ ಮತ್ತು ತಿದ್ದುಪಡಿ ದಿನಾಂಕವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.
5. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ ಘೋಷಣೆಯನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯ ಸಂಬಂಧವೇನು?
- ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಹೇಳಿಕೆಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು, ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಮಾದರಿಯ ಮೇಲೆ ಇರುತ್ತದೆ
- ಬಿ) ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಸಹಿ ಮಾಡುವ ವೃತ್ತಿಪರ ಮತ್ತು ತೆರಿಗೆದಾರರ ಮೇಲಿರುತ್ತದೆ; AI ಕೇವಲ ಡ್ರಾಫ್ಟಿಂಗ್ ಟೂಲ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ ✔
- ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಘೋಷಣೆಯನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದಾಗ, ಯಾವುದೇ ದೋಷಗಳಿಲ್ಲ, ನಿಯಂತ್ರಣವು ಅನಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
- ಡಿ) ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ
ವಿವರಣೆ: ಘೋಷಣೆಯ ಕಾನೂನು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಅದಕ್ಕೆ ಸಹಿ ಮಾಡಿದ ವೃತ್ತಿಪರ ಮತ್ತು ತೆರಿಗೆದಾರರ ಮೇಲಿರುತ್ತದೆ. AI ಕೇವಲ ಕರಡು ನಿಯಂತ್ರಣ, ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಮರೆತುಹೋದ ಪೆನ್ ಜ್ಞಾಪನೆಗಳಿಗಾಗಿ ಒಂದು ಸಾಧನವಾಗಿದೆ; ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಘೋಷಣೆಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅಂತಿಮ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಶಾಸನದಿಂದ ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಯ ಸದಸ್ಯರಿಂದ ಅನುಮೋದಿಸಬೇಕು.
6. ಹಣಕಾಸಿನ ಹೇಳಿಕೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಅನುಪಾತವನ್ನು (ಉದಾ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಅನುಪಾತ) ಅರ್ಥೈಸುವುದು ಏಕೆ ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುತ್ತಿದೆ?
- ಎ) ದರಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ ಒಂದೇ ಆಗಿರುವುದರಿಂದ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.
- ಬಿ) ಉದ್ಯಮದ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಆವರ್ತಕ ಹೋಲಿಕೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಅನುಪಾತವು ಅರ್ಥಹೀನವಾಗಿದೆ; ಸಂದರ್ಭವಿಲ್ಲದ ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳು ದಾರಿತಪ್ಪಿಸುವಂತಿವೆ ✔
- ಸಿ) ಒಂದೇ ಅನುಪಾತವು ಯಾವಾಗಲೂ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಆರ್ಥಿಕ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ
- ಡಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾತ್ರ ದರ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಮಾಡಬೇಕು, ಮನುಷ್ಯರು ಮಧ್ಯಪ್ರವೇಶಿಸಬಾರದು
ವಿವರಣೆ: ಒಂದು ಅನುಪಾತವು ಮಾನದಂಡದೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಅರ್ಥವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ: ಉದ್ಯಮದ ಸರಾಸರಿ, ಹಿಂದಿನ ಅವಧಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು. AI ಒಂದೇ ಅನುಪಾತವನ್ನು 'ಒಳ್ಳೆಯದು' ಅಥವಾ 'ಕೆಟ್ಟದು' ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಬಹುದು; ಆದರೆ ಈ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಸೆಕ್ಟರ್ ಮತ್ತು ಅವಧಿಯ ಹೋಲಿಕೆಯಿಲ್ಲದೆ ದಾರಿತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಸಂದರ್ಭದೊಂದಿಗೆ ಮಾಡಬೇಕು.
7. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ತೆರಿಗೆ ಕಛೇರಿಗೆ ಸಲ್ಲಿಸಬೇಕಾದ ಆಕ್ಷೇಪಣೆ ಅರ್ಜಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವಾಗ ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಪಾಯ ಯಾವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ?
- ಎ) ಯಾವುದೇ ಅಪಾಯವಿಲ್ಲ; ಮಾದರಿಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಕಾನೂನು ಪಠ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ
- ಬಿ) ಅರ್ಜಿಯ ಮಾತುಗಳು ಮಾತ್ರ ಅಪಾಯವಾಗಿದೆ; ಯಾವುದೇ ವಿಷಯ ನಿಯಂತ್ರಣ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ
- ಸಿ) ಮಾದರಿಯು ಸೂಕ್ತವಾದ ಐಟಂ/ಅವಧಿಯನ್ನು ನೀಡಬಹುದು; ಆದ್ದರಿಂದ, ಪ್ರತಿ ಆಧಾರವನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲದಿಂದ ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಅವಧಿಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬಿಡಬಾರದು ✔
- ಡಿ) ಸಮಯಕ್ಕೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕೇಳಲು ಸಾಕು, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ನಿಯಂತ್ರಣವು ಅನಗತ್ಯವಾಗಿದೆ
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅರ್ಜಿಯಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದ ಷರತ್ತು, ಅಧಿಸೂಚನೆ ಅಥವಾ ಅವಧಿಯನ್ನು ರೂಪಿಸಬಹುದು; ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ದಾವೆ ಮತ್ತು ಆಕ್ಷೇಪಣೆಯ ಗಡುವು ಹಾನಿಕಾರಕವಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಕರಡು ಪ್ರತಿ ಕಾನೂನು ಆಧಾರವನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲದಿಂದ ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಸಮಯಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತವಾದ ಹಕ್ಕುಗಳಿಗೆ ಎಂದಿಗೂ ಏಕೈಕ ಆಧಾರವಾಗಿರಬಾರದು.
8. ತೆರಿಗೆ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ ತಯಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸೂಕ್ತ ಪಾತ್ರ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ತೆರಿಗೆದಾರನ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಅಧಿಕೃತ ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು
- ಬಿ) ದಾಖಲೆಗಳು, ನಕ್ಷೆಗಳು ಒಮ್ಮತ ಮತ್ತು ಟೀಕೆ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡುವ ತಯಾರಿ ಸಾಧನವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಮತ್ತು ಅದರ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗಿದೆ ✔
- ಸಿ) ಆಡಿಟರ್ಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಚಾನಲ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು
- ಡಿ) ಯಾವುದೇ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸದೆ ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಮಾದರಿಗೆ ಬಿಡುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ; ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಲು, ಮೊತ್ತಗಳ ಸಮನ್ವಯಗೊಳಿಸಲು, ಸಂಭಾವ್ಯ ಟೀಕೆಗಳನ್ನು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ರಕ್ಷಣಾ ವಾದವನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಇದು ಪ್ರಬಲ ತಯಾರಿ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಂತಿಮ ರಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಘೋಷಣೆಯು ವೃತ್ತಿಪರ ಮತ್ತು ತೆರಿಗೆದಾರರ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿದೆ; ಪ್ರತಿ ವಾದವನ್ನು ಶಾಸನ ಮತ್ತು ಸಾಕ್ಷ್ಯಚಿತ್ರ ಪುರಾವೆಗಳಿಂದ ಬೆಂಬಲಿಸಬೇಕು.
9. ವರ್ಗಾವಣೆ ಬೆಲೆ ಮತ್ತು CPA ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣಕ್ಕೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುವಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಔಟ್ಪುಟ್ನ ಪಾತ್ರವೇನು?
- ಎ) ಇದು ಸಿಪಿಎ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವನ್ನು ಬದಲಿಸುತ್ತದೆ, ವರದಿಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಮಾದರಿಗೆ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಬಹುದು.
- ಬಿ) ಈ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ
- ಸಿ) ದೋಷವಿದ್ದಲ್ಲಿ, ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಮಾದರಿ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ.
- ಡಿ) ಅಸ್ಥಿಪಂಜರ ಮತ್ತು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅನುಮೋದನೆ, ಅನುಮೋದನೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರ ಬಳಿ ಇರುತ್ತದೆ ✔
ವಿವರಣೆ: ಇಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಮೇಲೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ವರದಿ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು, ವಿಧಾನ ಹೋಲಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು; ಆದರೆ CPA ವರದಿಯು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ ಮತ್ತು ಅಧಿಕೃತ ಅನುಮೋದನೆಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತ ಶಾಸನಗಳು, ಸುತ್ತೋಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಥಾಪಿತ ಅಭ್ಯಾಸದಿಂದ ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರೊಂದಿಗೆ ಉಳಿಯಬೇಕು.
10. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಉತ್ತಮ ತೆರಿಗೆ/ಅಕೌಂಟಿಂಗ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಬರೆಯುವಾಗ, ಯಾವ ಅಂಶವು ಔಟ್ಪುಟ್ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ?
- ಎ) ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು, ಉದಾ. ಕೇವಲ 'ತೆರಿಗೆ ಲೆಕ್ಕ'
- ಬಿ) ಪಾತ್ರ, ಕಾರ್ಯ, ನೀಡಲಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲ, ಅವಧಿ/ವರ್ಷ, ಸ್ವರೂಪ ಮತ್ತು ಗಡಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟತೆ ಹೊಂದಿರಿ (ಕೃಷಿಯ ನಿಷೇಧ, ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾದ ಟ್ಯಾಗ್) ✔
- ಸಿ) ಕಾಣೆಯಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತನ್ನದೇ ಆದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ತುಂಬಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕೇಳುವುದು.
- ಡಿ) ಇದು ಯಾವ ವರ್ಷ ಎಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸದೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಖಾತೆಯನ್ನು ವಿನಂತಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಬೇಡಿಕೆಗಳು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ಪ್ರೇಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ. ಪಾತ್ರ, ಕಾರ್ಯ, ನೀಡಲಾದ ಮೂಲ (ಕಾನೂನು ಪಠ್ಯ, ಕೋಷ್ಟಕ), ಅವಧಿ/ವರ್ಷ, ಸ್ವರೂಪ ಮತ್ತು ಗಡಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ('ನಾನು ನೀಡಿದ ಮೂಲವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಲೇಖನವನ್ನು ರಚಿಸಿ, ನೀವು ಖಚಿತವಾಗಿರದಿದ್ದರೆ ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು' ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿ') ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
11. ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ AI-ಬೆಂಬಲಿತ ತೆರಿಗೆ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋನಲ್ಲಿ 'ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಗೇಟ್' (ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್) ಅರ್ಥವೇನು?
- ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಆಫ್ ಮಾಡುವ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್
- ಬಿ) ಘೋಷಣೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕಳುಹಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಬಟನ್
- ಸಿ) ಮುಂದಿನ ಹಂತಕ್ಕೆ ತೆರಳುವ ಮೊದಲು ಮೂಲ, ಖಾತೆ ಮತ್ತು ಶಾಸನದ ವಿರುದ್ಧ ವೃತ್ತಿಪರರಿಂದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ✔
- ಡಿ) ಅಕೌಂಟಿಂಗ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನ ಬ್ಯಾಕಪ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ
ವಿವರಣೆ: ಪರಿಶೀಲನಾ ಗೇಟ್ ಮುಂದಿನ ಹಂತಕ್ಕೆ (ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಘೋಷಣೆ, ಅಧಿಕೃತ ಪತ್ರವ್ಯವಹಾರ ಅಥವಾ ಗ್ರಾಹಕ) ತೆರಳುವ ಮೊದಲು ಮೂಲ, ಖಾತೆ ಮತ್ತು ಶಾಸನದ ವಿರುದ್ಧ ವೃತ್ತಿಪರರಿಂದ AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ತೆರಿಗೆ ಆಧಾರ, ಶಾಸಕಾಂಗ ಉಲ್ಲೇಖ, ಮನವಿ ಮತ್ತು ಘೋಷಣೆಯಂತಹ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಈ ಗೇಟ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗದೆ ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದಾಗಿದೆ.
12. AI ನ ಸ್ಮರಣೆಯಲ್ಲಿ ತೆರಿಗೆ ದರ ಅಥವಾ ವಿನಾಯಿತಿ ಮೊತ್ತವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಅವಲಂಬಿಸುವುದು ಏಕೆ ಅಪಾಯಕಾರಿ?
- ಎ) ದರಗಳು ಮತ್ತು ವಿನಾಯಿತಿ ಮೊತ್ತಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ; ಮಾದರಿಯ ನೆನಪಿನ ಮೌಲ್ಯವು ಹಳೆಯದಾಗಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲದಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ✔
- ಬಿ) ಅನುಪಾತಗಳು ಎಂದಿಗೂ ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲವಾದ್ದರಿಂದ, ಮಾದರಿಯು ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಜವಾಗಿದೆ
- ಸಿ) ಮಾದರಿಯು ಪ್ರತಿದಿನ ದರಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ
- ಡಿ) ಅನುಪಾತವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಬದಲು, ಅಂದಾಜು ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಸಾಕು
ವಿವರಣೆ: ತೆರಿಗೆ ದರಗಳು, ವಿನಾಯಿತಿ ಮತ್ತು ಕಡಿತದ ಮಿತಿಗಳು ಬಹುತೇಕ ಪ್ರತಿ ವರ್ಷ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ (ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ವರ್ಷದೊಳಗೆ). ಮಾದರಿಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ದಿನಾಂಕದಲ್ಲಿ ಫ್ರೀಜ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಪ್ರಸ್ತುತ ಇದ್ದಂತೆ ಹಳೆಯ ದರವನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಆವರ್ತಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಆ ವರ್ಷದ ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲದಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯಿಂದ ನೆನಪಿನಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನಂಬಬಾರದು.
13. AI ನೊಂದಿಗೆ ಅನುಸರಣೆ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವಾಗ ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಪಾಯ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಆರಂಭಿಕ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಆಗಿ ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಶಾಸನಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಿ
- ಬಿ) ಪ್ರತಿ ಐಟಂ ಅನ್ನು ಸಂಸ್ಥೆಯ ನೈಜ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡುವುದು
- ಸಿ) ಸಾಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ಹಳತಾದ ವಸ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ, ಶಾಸನ ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಯ ನೈಜತೆಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡದೆಯೇ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು ✔
- ಡಿ) ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತಗಳಿಗೆ ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ ಗೇಟ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯ, ಸೂಕ್ತವಲ್ಲದ ಅಥವಾ ಹಳತಾದ ವಸ್ತುಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಮೌಲ್ಯವು ಪ್ರತಿ ಐಟಂ ಅನ್ನು ಸಂಬಂಧಿತ ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಯ ನೈಜ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗೆ ಜೋಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತಕ್ಕೆ ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ ಗೇಟ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು. ಆಟೊಮೇಷನ್ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕುವುದಿಲ್ಲ.
14. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತೆರಿಗೆ ದೋಷವನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ತಪ್ಪಾದ ತೆರಿಗೆ ಮೂಲ ಘೋಷಣೆ) ಮಾಡಿದಾಗ ಅದರ ಪರಿಣಾಮವೇನು ಮತ್ತು ಇದು ಪರಿಶೀಲನಾ ಶಿಸ್ತಿನ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ?
- ಎ) ಯಾವುದೇ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಉಂಟಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿದೆ
- ಬಿ) ಕೇವಲ ಮಾದರಿಯು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ನಿಯಂತ್ರಣವು ಅನಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ
- ಸಿ) ಕೇವಲ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಬರುತ್ತದೆ, ಯಾವುದೇ ದಂಡ ಅಥವಾ ಬಡ್ಡಿ ಇಲ್ಲ
- ಡಿ) ತೆರಿಗೆ ನಷ್ಟ, ದಂಡ, ಬಡ್ಡಿ ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಉಂಟಾಗಬಹುದು; ಆದ್ದರಿಂದ ಪ್ರತಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೂಲ, ಖಾತೆ ಮತ್ತು ತರ್ಕ ✔ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು
ವಿವರಣೆ: ತಪ್ಪಾಗಿ ನಿರೂಪಣೆಯು ತೆರಿಗೆ ನಷ್ಟ, ತೆರಿಗೆ ನಷ್ಟ ದಂಡಗಳು, ತಡವಾದ ಬಡ್ಡಿ ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಜಂಟಿ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. 'ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿದೆ' ಎಂಬುದು ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲ. ಈ ಭಾರೀ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಪ್ರತಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಔಟ್ಪುಟ್ಗೆ ಮೂಲ, ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮತ್ತು ತರ್ಕದ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾದ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಸಹಿ ಮಾಡದ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಆಗಿದೆ.