随着企业不断将人工智能嵌入运营、产品与服务，新的机遇和新的风险同时产生。企业正将AI应用于客户服务、招聘筛选、编程、欺诈检测和自动化系统等领域。与此同时，与AI相关的损害已经显现，包括错误或误导性输出、深度伪造、隐私侵犯、知识产权纠纷、欺诈、产品缺陷以及歧视性决策。这些损害带来了对保险的需求，但却难以被现有保险条款完全覆盖。
在这份报告中，作者研究了AI相关事件、美国诉讼案件、已生效的州法律以及主流保险市场的备案文件，以评估保险公司如何通过排除条款、批注、明确承保或保持沉默等方式应对。主要发现包括：虚假信息类事件占据主导地位，诉讼案件集中在知识产权领域，以及AI可能通过五种机制在不同保险类别间引发累积性损失。
主要发现
在公开的生成式AI事件中，84%与虚假信息（虚假、欺骗性或操纵性内容）和深度伪造（AI生成或篡改的、冒充真实人物或事件的媒体内容）有关。
在美国涉及生成式AI损害的诉讼中，60%涉及对知识产权侵权的指控或AI开发者的不当训练行为，而非模型的使用、滥用或输出内容本身。
美国大多数州已出台法律，重点限制有害的合成内容，例如非自愿的私密图像和儿童性虐待材料。
与网络安全风险不同，AI风险并不局限于单一保险类别，而是横跨多个领域：技术错误与遗漏责任险、专业责任险、网络保险、董事及高管责任险、商业财产险等。
保险公司对AI风险的应对方式并不一致，有些公司为特定风险（如模型错误）提供明确承保，而另一些公司则针对任何与AI相关的损失提交广泛的排除条款。
大多数保险公司选择保持沉默，既不明确承保也不排除AI相关风险，这使得此类损失的保险覆盖范围尚未经过检验，容易引发争议。
建议
各州保险监管机构和美国保险监督官协会应在保险公司和经纪人的支持下，制定AI承保通知，使保险公司能够明确说明AI相关损失在哪些保险类别下被明确承保、排除或保持沉默。
应对损耗性损失和累积性损失的事件报告进行标准化。政策研究人员和经纪人应与保险公司及再保险公司合作，开发一套通用的、可调整的分类体系，用于对AI事件、索赔和控制措施进行追踪和报告，但具体的事件数据应保持私密。
保险公司和再保险公司应分析AI风险聚集情景，重点关注共享模型依赖性、共同基础设施故障以及监管冲击，以管理相关联的AI风险。
Q&A
Q1：AI相关的保险风险主要涉及哪些方面？
A：AI风险不局限于单一保险类别，而是横跨技术错误与遗漏责任险、专业责任险、网络保险、董事及高管责任险、商业财产险等多个领域，这与网络安全风险的情况不同。
Q2：目前保险公司如何应对AI相关风险？
A：保险公司的应对方式并不统一，部分公司为模型错误等特定风险提供明确承保，另一些公司则对所有AI相关损失设置广泛排除条款，而大多数保险公司选择保持沉默，既不承保也不排除。
Q3：哪类AI相关损害最为常见？
A：在公开的生成式AI事件中，84%与虚假信息和深度伪造有关；而在美国相关诉讼中，60%涉及知识产权侵权或AI开发者不当训练的指控。
