Odvetništvo je poklic z dolgo zgodovino in relativno togimi stanovskimi pravili, pa vendar ni imuno za spremembe, zlasti ne za tiste, ki jih narekujeta družbeni in tehnološki razvoj. Po eni strani do sprememb v odvetništvu pogosto pride zaradi sprememb v sodstvu in državni upravi, pa drugi strani pa je ravno odvetništvo tisto, ki lahko inovira in v svoje delo lažje vključuje nove tehnologije, s katerimi se spreminja način opravljanja odvetniškega poklica. V zadnjem desetletju, sploh pa v zadnjih nekaj letih, je veliko prispevkov o umetni inteligenci (angl. artificial intelligence - AI), le malo pa jih ponuja pregled stanja uporabe te tehnologije na področju sojenja in odvetništva. Tudi ta prispevek v tem smislu ni izčrpen.

Vsaka uporaba računalniških algoritmov še ne pomeni uporabe umetne inteligence. Za uporabo metod umetne inteligence ne bo šlo v primeru, ko bo računalniški algoritem na vhodnih podatkih opravil vnaprej sprogramirane operacije, ki so potrebne za obdelavo podatkov. V takem primeru bo šlo za avtomatizacijo. O umetni inteligenci lahko govorimo takrat, ko računalniški algoritem premosti potrebo po človeški interakciji z napravami in algoritmi za avtomatizacijo. Umetna inteligenca v sodni dvorani bi na primer nadomeščala sodnikovo ločevanje med odločilnim in neodločilnim dejanskim stanjem, vsebinska spoznanja o odločilnem dejanskem stanju, subsumpcijo ugotovljenega odločilnega dejanskega stanja pod pravno normo, pa tudi izbiro in odmero kazenske sankcije ali odmero odškodnine za nepremoženjsko škodo.

Glede na stanje tehnike si še dolgo ne bo mogoče zamisliti, da bi (prava oziroma krepka - angl. strong) umetna inteligenca zamenjala človeka v sodnih dvoranah, pa vendarle že obstajajo primeri uporabe umetne inteligence v praksi.

Kaj je umetna inteligenca

Umetna inteligenca se je kot raziskovalno področje oblikovala po drugi svetovni vojni.¹ Je znanost, ki se ukvarja z vprašanjem, kako izdelati inteligentne naprave, zlasti računalniške programe, ki posnemajo človeško inteligenco, pri tem pa se ne omejuje na biološko zaznavne metode.² Gre za znanost, ki skuša računalnike usposobiti, da bi pri odločanju uporabili inteligenco s spoznavno močjo, podobno človeški.³

Alan Turing je leta 1950 razvil t. i. Turingov test. Gre za kriterije, ki naj bi omogočali spoznanje, ali naprava vsebuje (umetno) inteligenco.⁴ Umetno inteligenco po Turingu vsebuje le takšna naprava, katere odgovorov človek ne zna prepoznati kot odgovorov naprave.⁵ Test se izvaja tako, da ocenjevalec napravi in človeku, ki ju ne vidi, v obliki spletnega klepeta zastavlja ista vprašanja, sogovornika pa odgovarjata. Na koncu se ocenjevalec odloči, kateri izmed sogovornikov je človek. Test išče v ravnanju naprave človeku podobno razmišljanje. Ne gre za to, da bi morala umetna inteligenca vselej ravnati pametno, pač pa da ravna enako kot človek, ki glede na okoliščine ravna pametno ali nespametno, lahko pa gre za primer pametnih ravnanj, ki jih človek ne bi sprejemal (npr. tehnično je mogoče, da se samovozeče vozilo odloči, da bo v situaciji, ko prometne nesreče s smrtnim izidom ne more preprečiti, raje povzročilo smrt starejšega potnika vozila kot pa skupine prvošolcev).

Turingovega testa doslej ni prestala še nobena naprava in verjetno prav zato tečejo polemike, ali je res najprimernejši, čeprav je še vedno najbolj priljubljen.⁶

Uporabna umetna inteligenca

Prava oziroma krepka umetna inteligenca (angl. strong AI), o kateri je zgoraj govor, pa ni edina pojavna oblika umetne inteligence, pač pa se danes že uporabljajo metode strojnega učenja (angl. machine learning)⁷ oziroma t. i. uporabna umetna inteligenca (angl. applied AI), ki obsegajo napredne metode obdelovanja in uporabe podatkov.

Algoritmi strojnega učenja imajo sposobnost, da upoštevajo uporabnikov odziv na rezultate in na tej podlagi svojo natančnost stalno izboljšujejo⁸ ter se dodatno učijo brez človeške interakcije.⁹ Že leta 1960 sta bila razvita prvi algoritem za strojno učenje in nevronska mreža, ki se je zgledovala po strukturi človeških možganov.¹⁰

Uporaba algoritmov za strojno učenje se je v zadnjih letih okrepila zaradi tehnološkega napredka,¹¹ zlasti zaradi razmaha računalništva v oblaku (angl. cloud computing), ki omogoča hitrejše, cenejše in prilagodljivo obdelovanje velikega obsega podatkov, kar je vse potrebno za implementacijo strojnega učenja. Strojno učenje zahteva veliko pomnilniško kapaciteto in procesorsko moč, ne glede na to, kolikšna je količina vhodnih podatkov, zato ponudniki tovrstnih storitev strojno učenje najpogosteje ponujajo kot storitev v oblaku, kar od odvetnika zahteva, da poskrbi za ustrezno zavarovanje podatkov strank. Strojno učenje postane uporabno, ko je vzorec primerljivih podatkov za sklepanje umetne inteligence zadosten, zato se strojno učenje pogosto omenja skupaj z masovnimi podatki (angl. big data).

Uporaba umetne inteligence v postopkih

Raziskovalci na področju umetne inteligence zagovarjajo stališče, da so odločitve, ki jih sprejmejo ljudje (zavedno ali nezavedno), pogosto sprejete pod vplivom stereotipov in predsodkov ter celo metabolizma.¹² Odločitve algoritmov naj bi bile manj pristranske.

V ZDA umetno inteligenco danes že uporabljajo v kazenskem pravosodju za odločanje o pogojnem odpustu, določanje varščine, določanje kazenskih sankcij, pa tudi kot pomoč pri odločanju o krivdi.¹³ Znan je primer Wisconsin proti Loomis,¹⁴ ko je bil moški obsojen na šestletno zaporno kazen, potem ko se je sodišče deloma oprlo na rezultate algoritma, katerega imetnik je zasebno podjetje, obtoženi pa ni imel pravice pregledati njegovega delovanja. Omenjeni algoritem je obtoženega ocenil za potencialnega povratnika, sodnik pa je to upošteval pri izbiranju kazenske sankcije. Loomisu bi bila po presoji sodišč izrečena enaka sankcija tudi na podlagi drugih obstoječih okoliščin, zato so bila njegova pravna sredstva zavrnjena. Poročilo raziskovalnih novinarjev je nato pokazalo, da isti algoritem tveganje za povratništvo v večji meri pripisuje obtožencem s temnejšo barvo kože,¹⁵ saj so tisti s svetlejšo kožo kljub predkaznovanosti predstavljali manjše tveganje kot manj predkaznovani ali nekaznovani temnopolti storilci. Stroka tovrstno nepristranskost imenuje strukturna nepristranskost, ki lahko izhaja iz vzorčnih podatkov, uporabljenih za treniranje umetne inteligence, ali pa iz samega algoritma. Ponudnik algoritma je opravil tehnično analizo in pristranskost zanikal.¹⁶

Tudi civilne zadeve niso izjema. Algoritem CaseCruncher Alpha se je pred letom dni pomeril v tekmovanju s sto pravniki najbolj slovečih londonskih odvetniških pisarn.¹⁷ Algoritem in pravniki so imeli na voljo osnovne podatke o več sto zahtevkih v zvezi z zavajanjem pri prodaji zavarovanja plačil v primeru kreditojemalčeve brezposelnosti, o katerih so pristojni že odločili, kar pa udeležencem ni bilo znano. Udeleženi pravniki so morali opraviti oceno verjetnosti uspeha (da/ne), pri tem pa so bile njihove ocene za več kot četrtino manj natančne (62,30 odstotka) kot ocene algoritma (86,60 odstotka).

Umetna inteligenca še dolgo ne bo mogla nadomestiti sodnika, ampak bo lahko samo orodje, ki je v pomoč pri odločanju. Stanje tehnike ne omogoča, da bi ena naprava osvojila nabor znanj in izkušenj, ki krasijo sodnika. Sodnik mora obvladati socialne veščine, psihologijo, raziskovanje, jezik, logiko, s pomočjo izvedenca mora razumeti stroko, kot tudi znati znotraj pravnega sistema kreativno reševati probleme, medtem ko lahko umetna inteligenca danes ponudi asistenco le v zvezi s posamezno od navedenih veščin.

Buocz meni, da lahko umetna inteligenca v pravosodnem sistemu opravlja več nalog.¹⁸ Deluje lahko kot knjižničar, ki posreduje zahtevane vire, pri tem pa pravno raziskavo vidi kot naslednjo stopnjo umetne inteligence, ki že vsebuje elemente odločanja. Po njegovem mnenju lahko človeka nadomesti na položajih, kot je generalni pravobranilec pred Sodiščem EU, tj. ko ne gre za odločanje, ampak le za pripravo poročil in predlogov za pomoč sodišču, da sprejme odločitev (npr. pri nas v praksi v določenem obsegu pravosodni svetovalec in sodniški pomočnik). Navaja, da je uporaba umetne inteligence pri odločanju predstavljiva, če je pristojnost umetne inteligence omejena. Omejitev vidi v institucionalni ločitvi med odločanjem umetne inteligence in odločanjem sodnika – po mnenju avtorja tega prispevka bi zavezujoča odločitev umetne inteligence lahko temeljila le na privolitvi posameznika – ali pa v dvofaznem sistemu odločanja, v katerem bi na zahtevo posameznika odločitev umetne inteligence preveril sodnik. Dodati je mogoče, da bi umetna inteligenca, ki omogoča prepoznavo govora, ob ustrezni podprtosti slovenskega jezika lahko nadomestila podporna opravila za delo sodišč, kot sta na primer pisanje zapisnikov in izdelava zapisov zvočnih posnetkov.

Druga področja uporabe

Strojno učenje se pojavlja tudi pri odvetniških opravilih, ki niso povezana s sojenjem. Na trgu je več ponudnikov algoritmov, ki so namenjeni pregledovanju obsežne listinske dokumentacije v okviru standardiziranih in monotonih storitev. Isti ali drugi ponudniki s svojimi algoritmi omogočajo, da uporabna umetna inteligenca izdeluje osnutke pogodb ali dokumentacije, ki jih je treba izdelati zaradi skladnosti gospodarskih ali drugih subjektov s predpisi, pa tudi uporabo tovrstne umetne inteligence za e-odkrivanje (angl. e-discovery) odločilnih dejstev v večji količini podatkov (npr. v elektronski korespondenci).

Vsi algoritmi, ki so na voljo, imajo dve ključni hibi: nepodprtost ali slaba podprtost slovenskega jezika in premajhen ali slab vzorec primerljivih podatkov.¹⁹

Nekatere dileme uporabe umetne inteligence

Praktični primeri so opozorili,²⁰ da je pri snovanju algoritmov umetne inteligence treba dosledno upoštevati temeljna civilizacijska načela, kot jih vsebujejo najvišji pravni akti in razlagajo najvišja sodišča. Umetno inteligenco, ki je nepristranska, izpolnjuje visoke etične standarde in stremi k vsesplošni koristnosti, stroka imenuje odgovorna umetna inteligenca.

Računalništvo v oblaku in obdelovanje masovnih podatkov, ki praviloma vključujejo osebne podatke, odpirata dileme s področja pravne ureditve obdelovanja osebnih podatkov in kibernetske varnosti. Zlasti pri ponudnikih iz tretjih držav bo v posameznih primerih verjetno treba proučiti tudi nevarnosti industrijske špijonaže. Pred uporabo umetne inteligence kot storitve v oblaku je zato potrebna analiza tveganj za informacijsko varnost in skladno poslovanje.

Pravna razmerja med ponudnikom algoritma in uporabnikom se uredijo s pogodbo. Največji izziv pri sklepanju take pogodbe bo dejanske narave – nepoznavanje ponudnikovega sistema in algoritma, ki teče na ponudnikovem sistemu. Od istih dejanskih neznank bo odvisna tudi obravnava zahtevkov za pogodbeno odškodninsko odgovornost ponudnikov algoritmov. Praviloma ponudnik zaradi varovanja svojih poslovnih skrivnosti, avtorskih pravic na algoritmu in znanj ter izkušenj ne bo pripravljen razkriti podrobnosti o svojem sistemu in algoritmu, zato bodo prišla v poštev potrdila pooblaščenih certifikacijskih organov ali pa sklicevanje na uveljavljene mednarodne ali druge podobne standarde. Vse to od odvetnika, ki stranki svetuje ali jo zastopa v postopkih, v katerih se uporabljajo algoritmi umetne inteligence, zahteva specifično znanje.

Kot je že navedeno, lahko umetna inteligenca (vsaj pri posameznih vprašanjih) pri sojenju nadomesti človeško odločanje. Skladno s členom 22 Uredbe (EU) 2016/679 ima posameznik, na katerega se odločanje nanaša, že danes pravico nasprotovati odločitvi, ki temelji zgolj na avtomatizirani obdelavi podatkov. Zavzemam se za to, da bi posameznik imel to pravico v vseh primerih, ko gre za avtomatsko obdelavo podatkov, ki so za odločitev bistvenega pomena.

Sklep

Umetno inteligenco obkrožajo predsodki in strah, da bo nadomestila zaposlene. Čeprav bo nekoč neizogibno spremenila potrebe delodajalcev in s tem dela ter naloge zaposlenih, pa si glede na stanje tehnike in hitrost napredka ni mogoče zamisliti, da bi v bližnji prihodnosti povsem nadomestila sodnike. Sodniki za svoje delo potrebujejo širok nabor različnih znanj in izkušenj, ki jih umetna inteligenca, kot jo poznamo, ne more osvojiti. Bolj verjetno se zato zdi, da bo umetna inteligenca obstajala vzporedno s sodniki in jim bo v pomoč pri odločanju. Še najverjetneje bi lahko nadomestila opravila, povezana z jezikom, kot so na primer iskanje virov, pisanje zapisnikov in izdelava zapisov zvočnih posnetkov ter pisnih izdelkov po nareku. Sploh slednje je ob ustrezni investiciji (najbrž garažnih zanesenjakov ali pa države, saj veliki zasebni subjekti za slovensko okolje ne kažejo zanimanja) v prepoznavanje slovenskega jezika najbolj predstavljivo.

Uporaba umetne inteligence pri sojenju pa je v vsakem primeru izredno občutljivo področje, ki zahteva previdnost in potrpežljivost pred prehitro implementacijo ter še bolj transparentnost algoritmov, ki so v pomoč pri sojenju.

Avtor: mag. Mitja Podpečan, odvetnik – specialist na področju gospodarskega in civilnega prava, član ekipe Nove tehnologije v Odvetniški pisarni Jadek & Pensa
Članek je bil objavljen v reviji Odvetnik, številka 88/2018

¹ McCarthy, J.: What is Artificial Intelligence, Standford University, 12. november 2007, .

² McCarthy, J., naved. delo.

³ Copeland, J.: What is Artificial Intelligence, www.alanturing.net/turing_archive/pages/Reference%20Articles/What%20is%20AI.html.

⁴ Turing Test, članek na Wikipediji, https://en.wikipedia.org/wiki/Turing_test.

⁵ Turing, A.: Computing Machinery and Intelligence, Mind, 1950, str. 433-460.

⁶ Glej www.imdb.com/title/tt0470752/.

⁷ Strojno učenje je znanost o algoritmih, ki zaznavajo vzorce v podatkih, da bi izdelali natančne napovedi prihodnjih podatkov. Več: http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2716966.

⁸ Mitchell, T. M.: Machine Learning, MacGraw-Hill Science/Engineering/Math, 1997.

⁹ Munoz, A.: Machine Learning and Optimization, .

¹⁰ Marr, B.: A Short History of Machine Learning - Every Manager Should Read, Forbes, 19. februar 2016.

¹¹ Zmaga superračunalnika IBM Watson nad človeškim nasprotnikom v kvizu Joepardy in zmaga Googlovega AlphaGO nad človeškim nasprotnikom v starokitajski igri go.

¹² Študija obnašanja sodnikov kot članov komisije za pogojni odpust je pokazala na večjo verjetnost, da bo prošnji za pogojni odpust ugodeno, če se obravnava v jutranjih urah ali po odmoru za kosilo, kot pa sredi dneva, ko je sodnike že napadla lakota. Več: I think it’s time we broke for lunch, The Economist, 14. april 2016, www. economist.com/node/18557594.

¹³ Poročilo Algorithms in the Criminal Justice System, Electronic Privacy Information Center, https://epic.org/algorithmic-transparency/crim-justice/.

¹⁴ Glej www.scotusblog.com/wp-content/uploads/2017/02/16-6387-BIO.pdf .

¹⁵ Machine Bias, ProPublica.org, 23. maj 2016, www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing.

¹⁶ Glej http://go.volarisgroup.com/rs/430-MBX-989/images/ProPublica_Commentary_Final_070616.pdf.

¹⁷ CaseCrunch Lawyer Challenge: Results, www.roboticslawjournal.com/news/casecrunch-lawyer-challenge-results-85492553.

¹⁸ Buocz, T. J.: Artificial Intelligence in Court: Legitimacy Problems of AI Assistance in the Judiciary, Retskraft 2018, Vol. 2/1, str. 41.

¹⁹ Angleški pregovor pravi: Garbage in garbage out. Če se algoritmu v fazi učenja posredujejo nekvalitetni podatki, bodo taki tudi njegovi rezultati.

²⁰ Prim. Facial Recognition Is Accurate, if You’re a White Guy, The New York Times, 9. februar 2018, https://www.nytimes.com/2018/02/09/technology/facial-recognition- race-artificial-intelligence.html; Twitter taught Microsoft’s AI chatbot to be a racist asshole in less than a day, The Verge, 24. marec 2016, www.theverge. com/2016/3/24/11297050/tay-microsoft-chatbot-racist.

piše: Silva Koritnik Rakela, univ. dipl. ekon., Izobraževalna hiša Cilj

Silvestrovo je samo enkrat v letu in tudi zaključevanje poslovnih knjig se izvaja le enkrat v letu. Medtem ko se prehoda v novo leto veselimo vsi, pa to težko rečemo za »zaključni račun«, kot v jeziku računovodij poimenujemo drugi dogodek. Za nekatere pa se tudi ta lahko spremeni v bolj sproščenega. Žal pa ne za vse. A morda ste med tistimi, ki lahko poskrbite za manj stresen računovodski zaključek poslovnega leta.

Ste kot lastnik podjetja že razmišljali o spremembi poslovnega leta

V Sloveniji so računovodski izkazi izhodišče za sestavitev obračuna davka od dohodkov pravnih oseb. Zakon o davku od dohodkov pravnih oseb (ZDDPO-2) že od leta 2007 omogoča spremembo davčnega obdobja za davčne zavezance za davek od dohodkov pravnih oseb. Če izhajamo iz osnovne določbe, je davčno obdobje za obračun koledarsko leto, vendar pa lahko davčni zavezanec izbere, da je davčno obdobje enako poslovnemu letu, ki se razlikuje od koledarskega leta, pri čemer pa davčno obdobje ne sme biti daljše od 12 mesecev. Torej, v davčni zakonodaji ni ovir za spremembo poslovnega leta.

Seveda se takoj postavi vprašanje o prednostih, ki jih prinaša poslovno leto, ki ni enako koledarskemu letu. Podjetja v nekaterih dejavnostih imajo specifične poslovne cikle. Tako večina računovodskih podjetij v tujini zaključi poslovno leto junija, veliko trgovskih podjetij februarja, medtem ko letalski prevozniki in turistične agencije zaključujejo marca ali oktobra. Vsi imajo za takšno odločitev razloge, ki so povezani z njihovo dejavnostjo.

December je prav gotovo najslabši mesec za zaključevanje, saj imamo v Sloveniji ob prehodu v novo leto v dveh tednih kar štiri praznične dni in pa praviloma del šolskih počitnic. Vsi bi v tem času želeli biti na dopustu.

Obstaja pa še en razlog za spremembo poslovnega leta, ki je zunaj podjetij, ki morajo zaključiti poslovne knjige. Vsi, ki uporabljajo storitve zunanjih računovodij, se morda lahko pogajajo za cene storitev, ki jih bodo ti za njih opravili izven sezone. Pri tem imamo v mislih računovodske servise, davčne svetovalce in pa tudi revizorje. Pravzaprav bi pričakovali, da bi podjetnikom, ki začenjajo s poslovanjem, to tudi sami predlagali, saj bi tako tudi svoje delo lahko bolj enakomerno porazdelili. Tudi v zadovoljstvo svojih zaposlenih.

Ste poslovodja in se še niste seznanili z novostmi

Leto 2019 bo prineslo nova pravila računovodenja tako za uporabnike zbirke slovenskih računovodskih standardov (SRS) kot tudi za uporabnike zbirke mednarodnih standardov računovodskega poročanja (MSRP). Že v letnih poročilih za leto 2018 bo treba razkriti vpliv na izkaze ob prehodu na nove standarde. Zaposleni se morajo pravočasno seznaniti z novostmi. Enako pa velja tudi za poslovodstva.

Skrb za pravilnost vodenja poslovnih knjig ter za pravilnost in pravočasnost sestave in objave letnega poročila je kolektivna dolžnost poslovodstva, ki je v slovenski pravni red zapisana v 60.a členu ZGD-1. Letno poročilo morajo podpisati vsi zakoniti zastopniki družbe. Letno poročilo torej ne potrebuje podpisa prokurista niti ne potrebuje podpisa vodje računovodstva ali vodje financ.

Poslovodstvo je tisto, ki mora (u)slišati računovodske strokovnjake, ko prihajajo s predlogi za dopolnitev informacijskih sistemov, da bodo lahko na operativni ravni izpolnili zahteve po poročanju v skladu s spremenjenimi standardi.

Ste član inventurne komisije in še vedno med prazniki štejete vse postavke

Kot revizorka sem zadnje dneve decembra in prve dneve januarja pogosto preživela v družbi praviloma dobro razpoloženih inventurnih komisij po skladiščih. Biti prisoten pri štetju zalog je revizorjeva dolžnost v skladu s pravili stroke (Mednarodnimi standardi revidiranja). Revizor pri tem uporablja statistične metode. To pomeni, da izbere svoj vzorec, s katerim preveri štetje tistih, ki so se s tem opravilom ukvarjali že nekaj dni, in to praviloma v prazničnem času, ko so – vsaj v proizvodnih podjetjih – vsi ostali doma.

Ob tem se nam postavlja naslednje vprašanje: kdo je določil ta čas v letu za štetje prav vseh postavk v skladiščih? Štejejo, tehtajo ali kako drugače se izmerijo tudi tiste zaloge, katerih skupna vrednost ni omembe vredna in za katere komisije porabijo tudi več dni. Stroški izvedbe takih postopkov precej presežejo koristi.

Odgovor za izvedbo postopkov, ki jih imenujemo inventura, najdemo v 54. členu ZGD-1. Ta člen govori o osnovnih pravilih računovodenja in zahteva, da je najmanj enkrat na leto treba preveriti, ali se stanje posameznih aktivnih in pasivnih postavk v poslovnih knjigah ujema z dejanskim stanjem. Torej, nikjer ni zapisano, da je to treba naredit takrat, ko bi bili vsi radi na dopustu.

Poleg tega pa omenjeni člen omogoča velikim družbam, da lahko postavke preverijo tudi z uporabo priznanih matematično-statističnih metod, ki temeljijo na tehnikah vzorčenja in izražajo oceno, ki je dober približek fizičnemu popisu dejanskega stanja. Za zdaj v praksi podjetja te možnosti ne uporabljajo. Bi pa vsekakor morala biti na voljo vsem podjetjem.

Ste samo uporabnik računovodskih poročil in želite odpravite »bralni« stres

Kot smo zapisali, je priprava računovodskih poročil lahko stresno opravilo. Stresno pa je lahko tudi »branje bilanc«, če bralec nima osnovnega znanja iz računovodstva. Če se uvrščate med tiste, ki nujno potrebujejo tovrstno znanje, vas že v januarju 2019 vabimo na delavnico.

piše: Senka Šifkovič Vrbica, univ.  dipl.  prav. s PDI, mag. socialne antropologije, vodja dejavnosti varstva okolja pri PIC

Stanje planeta se še nikoli v zgodovini ni tako hitro spreminjalo, žal na slabše, zaradi antropogenega delovanja, to je delovanja človeštva. Prekomerna raba naravnih virov skozi naš način proizvodnje in potrošnje povzroča emisije, ki rezultirajo v najbolj perečem segrevanju zemlje in rapidnem upadanju biodiverzitete. Znanstveni dokazi so na dlani[1], na tej podlagi je potrebno ukrepati, saj ogrožamo podnebni in druge zemeljske ekosisteme, ki vzdržujejo življenje na zemlji. V družbi, ki je organizirana v obliki pravne države, veljajo ustaljena pravila medsebojnega spoštovanja, neškodovanja in saniranja oz. kompenzacije morebiti nastale škode. Čas je, da ta pravila udejanjamo tudi v odnosu do narave, okolja, ki je podlaga našemu življenju in odreja tudi njegovo kakovost. Ta prispevek je namenjen predstavitvi pravnega okvira in konteksta, v katerem se izvaja Direktiva o okoljski odgovornosti, ki predstavlja pomembno pravno ureditev prav v tej smeri.

1. Mednarodna pravila

Mednarodno pravo tvorijo tako mednarodne pogodbe, odločitve njihovih teles in sodne prakse, kakor tudi običajno pravo. Mednarodno okoljsko pravo se je od svojih začetkov s sprejemom Stockholmske deklaracije na konferenci Združenih narodov o človekovem okolju v letu 1972, preko Rio deklaracije o okolju in razvoju z Agendo 21 in globalne Agende 30 v letu 2015 o ciljih trajnostnega razvoja do leta 2030, razvilo skozi uveljavitev številnih konvencij in oblikovanje temeljnih načel, ki so pomemben del mednarodnega okoljskega prava.

Glavna temeljna načela mednarodnega okoljskega prava, ki večinoma izhajajo iz sprejetih deklaracij ter se nadalje konkretizirajo v posameznih mednarodnih pogodbah in sodni praksi, so naslednja:

• načelo trajnostnega razvoja: je celovito načelo, ki določa, da je to razvoj, ki zadovoljuje potrebe sedanje generacije na način, ki ne ogroža zadovoljevanja potreb prihodnjih generacij. Vključuje več načel, in sicer medgeneracijske in znotrajgeneracijske pravičnosti, trajnostne rabe virov in načelo integracije okoljskih vidikov v ekonomske in druge razvojne načrte.

• načelo prepovedi povzročanja škode: po tem načelu ima država odgovornost zagotoviti, da dejavnosti na območju pod njeno jurisdikcijo oz. nadzorom ne povzročajo škode okolju drugih držav ali območjem izven meja nacionalne jurisdikcije. Vsebuje tako prepovedno (prepoved škodovanja) kot preventivno funkcijo, saj državam nalaga dolžnost, da sprejmejo primerne ukrepe za nadzor in regulacijo možnih izvidov znatne čezmejne škode.

• previdnostno načelo: je novejše načelo mednarodnega prava, ki določa, da kjer obstaja grožnja resne ali nepopravljive škode, pomanjkanje popolnih znanstvenih dokazov ne sme biti razlog za odločitev stroškovno učinkovitih ukrepov za preprečitev degradacije okolja. Načelo se izvaja na podlagi obrnjenega dokaznega bremena, kar pomeni, da bo potencialni onesnaževalec moral dokazati, da njegova dejavnost ne bo povzročala škode okolju.

• načelo onesnaževalec plača: je odraz načela, da kdor povzroči škodo okolju, jo mora plačati. Po tem načelu mora država zagotoviti, da v vseh primerih, ko pride do onesnaženja okolja ali obstaja velika verjetnost, da bi do onesnaženja lahko prišlo, stroške onesnaževanja oz. ukrepov, sprejetih z namenom preprečitve onesnaževanja, nosi odgovorna fizična ali pravna oseba. Ne gre za odškodnino državi, temveč dolžnost povzročitelja sanirati poškodovano okolje in nositi stroške preprečevanja nastanka škode.

Temeljna načela okoljskega prava je povzela tudi Evropska unija (v nadaljevanju EU) in predstavljajo temelj okoljske politike EU[1], v nacionalnem okviru pa jih določa Zakon o varstvu okolja (v nadaljevanju ZVO-1) kot načelo trajnostnega razvoja, načelo preventive, načelo previdnosti, načelo odgovornosti povzročitelja in načelo plačila za obremenjevanje.

Pomembnejše konvencije, povezane z navedenimi načeli in okoljsko odgovornostjo, so Konvencija o biološki raznovrstnosti[2], Konvencija Združenih narodov o pomorskem mednarodnem pravu[3], Konvencija o varstvu svetovne naravne in kulturne dediščine[4], Konvencija o onesnaževanju zraka na velike razdalje preko meja[5] in Dunajska konvencija o varstvu ozonskega plašča[6]. Pomembna je tudi Konvencija o čezmejni presoji vplivov na okolje[7], saj so presoje vplivov ključni preventivni mehanizem varstva okolja pred onesnaževanjem. Po Ustavi RS se ratificirane in objavljene mednarodne pogodbe uporabljajo neposredno (8. člen).

Za neposredno varstvo okolja, s katerim so dani pravni mehanizmi varstva tudi v roke posameznikom in njihovim organizacijam, pa sta posebej pomembni:

• Konvencija o dostopu do informacij, udeležbi javnosti pri odločanju in dostopu do pravnega varstva v okoljskih zadevah (Aarhuška konvencija)[8], ki ureja prost dostop do informacij javnega značaja, pravico sodelovanja javnosti pri okoljskih odločitvah, pripravi planov, načrtov in predpisov ter pravico dostopa do pravnih sredstev – tako za varstvo pravice dostopa do informacij, pravice do sodelovanja pri okoljskih odločitvah, kot v primeru dejanj ali opustitev oseb zasebnega prava ali organov javne oblasti, ki so v nasprotju z določbami njenega notranjega prava. Aarhuška konvencija je mednarodna pogodba, vendar velja samo za evropski prostor. Ratificirala jo je tudi EU in v svoj pravni red prenesla skozi številne okoljske direktive, posebej pa je glede delovanja svojih organov sprejela Uredbo (ES) št. 1367/2006 Evropskega parlamenta in Sveta z dne 6. septembra 2006 o uporabi določb Aarhuške konvencije o dostopu do informacij, udeležbi javnosti pri odločanju in dostopu do pravnega varstva v okoljskih zadevah v institucijah in organih Skupnosti[9]. Glede dostopa do pravnega varstva je v letu 2017 bilo sprejeto posebno Sporočilo Komisije o dostopu do pravnega varstva v okoljskih zadevah[10] in na tej podlagi izdan Vodnik za državljane za dostop do pravnega varstva na področju varstva okolja[11]. Nadzorno telo nad izvajanjem konvencije je Pritožbeni odbor konvencije.[12]

• Evropska konvencija o varstvu človekovih pravic[13] nima določil, ki bi se nanašala na varstvo okolja, vendar pa je Evropsko sodišče za človekove pravice, ki ga je konvencija vzpostavila, preko svojih odločitev vzpostavilo tudi varovanje pravice do zdravega življenjskega okolja, predvsem preko pravice do spoštovanja zasebnega in družinskega življenja.

2. Ureditev okoljske odgovornosti v EU

Pogodbe, ki omogočajo delovanje EU[14], so s stališča nacionalnega prava zavezujoče mednarodne pogodbe. Za okolje je med njimi najpomembnejša Pogodba o delovanju Evropske unije (PDEU) - 191. člen. Ta določa, da okoljska politika EU prispeva k uresničevanju naslednjih ciljev:

• ohranjanju, varstvu in izboljšanju kakovosti okolja;
• varovanju človekovega zdravja;
• skrbni in preudarni rabi naravnih virov;
• spodbujanju ukrepov na mednarodni ravni za reševanje regionalnih ali globalnih okoljskih problemov, zlasti v boju proti podnebnim spremembam.

Pri oblikovanju svoje okoljske politike pa EU upošteva razpoložljive znanstvene in tehnične podatke, okoljske razmere v različnih regijah EU, možne koristi in stroške ukrepanja ali neukrepanja ter gospodarski in socialni razvoj EU kot celote in uravnotežen razvoj. Preventivno delovanje, odpravljanje škode pri viru in dolžnost povzročitelja obremenitve, da plača, so temeljna načela, vključena v okoljsko politiko EU.

Preprečevanju onesnaževanja okolja in narave služijo nekateri močni mehanizmi, med njimi so najpomembnejši presoja vplivov človekovih ravnanj na okolje in naravo, dovoljevanje dejavnosti, ki so lahko najbolj nevarne za okolje, in dolžnost sanacije škode, ki se povzroči okolju. Tako so najpomembnejše horizontalne direktive naslednje:

Članek je dostopen za naročnike!

[1] 191. člen Pogodbe o delovanju Evropske unije (PDEU): »Politika temelji na previdnostnem načelu in na načelih, da je treba delovati preventivno, da je treba okoljsko škodo prednostno odpravljati pri viru in da mora plačati povzročitelj obremenitve.«

piše: Ivan Simič, revija Denar, številka 491/2018

Furs je v zadnjih letih v določenem številu davčnih postopkov nekatere posle davčnih zavezancev razglašal za navidezne in jih obdavčeval. Zdaj mu je upravno sodišče s sodbo številka I U 1035/2016-10 povedalo, da je to počel napačno. V konkretnem primeru ne moremo trditi, da ni obdavčitve, toda Furs se je očitno v želji po višji obdavčitvi odločil, da bo prejemke opredelil kot drugi dohodek, ne pa kot dohodek iz kapitala, za kar je po mojem mnenju v bistvu šlo. Zato menim, da Fursa pri delu ne sme voditi želja po višji obdavčitvi, temveč mora pri svojem delu spoštovati veljavne davčne predpise in seveda načela davčnega postopka. To pomeni, da mora postopati tako, kot to zahteva od davčnih zavezancev. V nadaljevanju vam predstavljam sodbo upravnega sodišča številka I U 1035/2016-101, v kateri je sodišče odločalo o tem, kdaj lahko govorimo o navideznem pravnem poslu.

Jedro sodbe

Materialno pravo je nepravilno uporabljeno, saj stališča o navideznosti spornih pravnih poslov, ki jih zatrjuje prvostopenjski organ, ni mogoče preizkusiti v smislu navedene sodne prakse Vrhovnega sodišča Republike Slovenije in v smislu relevantnih razlogov, ki se upoštevajo pri tem preizkusu in ki morajo imeti podlago v dejanskem stanju. Ker tega, katera dejstva so pravno relevantna in imajo primerno pravno podlago, za odločitev ni pojasnila niti toženka (Furs), saj ni pojasnila, koliko gre za navidezne posle po tretjem odstavku 74. člena ZDavP-2, pravnega zaključka v smislu izpolnjevanja pogojev za opredelitev posla kot navideznega oziroma ni pojasnila, za katero zlorabo predpisov gre (četrti odstavek 74. člena ZDavP-1), v posledici tega pa se izpodbijane odločbe ne da preizkusiti in je zato izpodbijana odločba obremenjena z absolutno bistveno kršitvijo pravil postopka (druga točka prvega odstavka 27. člena v zvezi z drugim odstavkom 237. člena Zakona o splošnem upravnem postopku).

Odločitev Fursa

Furs je zaradi ugotovljenih nepravilnosti pri izplačilu drugih dohodkov v obdobju od 1. 1. 2008 do 31. 12. 2013 davčnemu zavezancu dodatno odmeril akontacijo dohodnine od drugih dohodkov po stopnji 25 odstotkov od bruto osnove 247.100 evrov v znesku 61.775,00 evrov in pripadajoče obresti v znesku 3.964,17 evra.

Pri davčnem zavezancu je bil opravljen davčni inšpekcijski nadzor (DIN) davka od drugih dohodkov za navedeno obdobje in o ugotovitvah je bil sestavljen zapisnik, na katerega je davčni zavezanec vložil pripombe, ki jih davčni organ ni upošteval.

Furs tako navaja kronološki potek DIN, iz katerega so razvidne ugotovljene transakcije v povezavi z davčnim zavezancem. Iz predloženih listin izhaja poslovanje med povezanimi osebami. Davčni zavezanec v opisanih transakcijah sodeluje kot fizična oseba in to kot nekdanji direktor in likvidacijski upravitelj družb A, d.o.o., Ljubljana in B, d.o.o., Ljubljana. Družba A je sklenila posojilno pogodbo 15. 4. 2008 kot posojilodajalec z družbo C Ltd. za delnice, posojilojemalec naj bi plačal pavšalni znesek 37.200 evrov. Dne 15. 4. 2008 je kot posojilodajalec sklenila tudi posojilno pogodbo s C Ltd. v višini 100.000 evrov po 4,33-odstotni obrestni meri z datumom zapadlosti 1. 1. 2012. Družbi C Ltd. je bilo izplačanih 39.900 evrov. Vračil posojil ni bilo, ker naj bi bilo po navedbah davčnega zavezanca opravljeno »netenje« terjatev in obveznosti, ko se je ob likvidaciji družbe A premoženje le-te preneslo na davčnega zavezanca.

Družba A je bila po skrajšanem postopku izbrisana iz sodnega registra (sklep 9. 6. 2008). Glede vrednosti osnovnih sredstev je davčni zavezanec predložil izpis v višini 29.042,13 evra, ni pa pojasnil, kako je ugotavljal vrednost premoženja. Ob vložitvi napovedi za odmero dohodnine je navedel vrednost družbe ob odsvojitvi v višini 38.553,57 evra in ni izkazal vrednosti terjatev do družbe C Ltd. Tudi družba B je kot posojilodajalka z družbo C Ltd. sklenila posojilno pogodbo 1. 5. 2008 v višini 90.0000 evrov po 4,33-odstotni obrestni meri in datumom zapadlosti 1. 1. 2012. Tudi v tem primeru tožnik ni dal pojasnil glede (ne)zavarovanja posojila in razlogov za sklenitev. Družba je bila izbrisana iz registra 22. 10. 2009. Davčni organ ugotavlja, da posojila, ki sta jih obe družbi izplačali družbi C Ltd., niso bila upoštevana v vrednosti premoženja ob odsvojitvi oziroma prenehanju družb, zato »netenje« (pobotanje) kreditnih poslov, na katerega se sklicuje davčni zavezanec ob pojasnjevanju dvigov gotovine, ni utemeljeno.

Glede družbe C Ltd. davčni zavezanec ni pojasnil, kako je vzpostavil kontakt, s kom je sodeloval, zakaj se je odločil, da je kot direktor družbe A in B sklenil posojilne pogodbe s C Ltd., ne da bi predhodno pridobil podatke o poslovanju in se dogovoril za zavarovanje danih posojil. Davčni zavezanec je predložil listine v angleškem jeziku (zapise sestankov, izpise iz poslovnih knjig, brez žigov in podpisov, ledger (izpis kontne kartice), ki jih je Furs ocenil kot neverodostojne listine. Furs ugotavlja, da ima davčni zavezanec pri poslovanju družbe C Ltd. upravljavsko oziroma odločevalno funkcijo, ki mu je omogočala, da kot posojilojemalec ni vračal posojil in da mu družba ni obračunala obresti od posojil. Iz vsega izhaja, da davčni zavezanec s strani družbe C Ltd. ni prejemal posojil, ampak druge prejemke po 11. točki tretjega odstavka 105. člena Zakona o dohodnini (v nadaljevanju ZDoh-2), ki jih ni prijavil.

Furs je zaključil, da je edini namen sklenitve vseh posojilnih pogodb utemeljiti izplačila davčnemu zavezancu s ciljem, da se izogne plačilu akontacije dohodnine od drugih prejemkov, ki jih je pridobil na podlagi navideznih posojilnih pogodb od off shore družbe C Ltd. Kolikor bi bila posojila, ki naj bi jih izplačali družbi A in B resnična, davčni zavezanec ne bi prikrival sklenitve teh posojilnih pogodb v napovedi za odmero dohodnine za leto 2009 in da gre za zlorabo predpisov.

Priznam, da mi ni jasno, kako je lahko posojilo, ki je bilo dejansko nakazano, navidezno, saj obstaja denarni tok. Tovrstnih zapisov Fursa imam veliko tudi v drugih davčnih postopkih, ko Furs dejansko izvedene posle razglaša za navidezne, vse z namenom, da bi dosegel obdavčitev, ki se drugače ne bi zgodila. Po mojem mnenju gre za izmišljanje in zlorabo položaja Fursa, ki je kot organ prisile v veliko boljšem položaju kot davčni zavezanci.

Celoten članek je dostopen za naročnike!