人工智能技术的飞速发展正带来一场前所未有的保险危机。随着OpenAI和Anthropic等AI巨头面临多起价值数十亿美元的潜在诉讼，传统保险公司开始退缩，不愿为这些新兴技术风险提供全面保障。这一现象不仅揭示了AI行业在风险管理方面的脆弱性，也预示着整个保险行业可能面临的深刻变革。
保险缺口：AI行业的隐形危机
OpenAI和Anthropic等美国AI初创公司虽然已购买了传统的商业保险，但保险专业人士表示，AI模型提供商将难以获得足够覆盖未来可能需要支付的赔偿额度的保障。
据知情人士透露，OpenAI已聘请全球第二大保险经纪公司Aon协助，为其新兴AI风险获得了高达3亿美元的保险覆盖。然而，另一名熟悉该政策的人士对该数字提出异议，称实际金额要低得多。但所有相关人士都一致认为，这一金额远不足以保障其可能面临的一系列数十亿美元法律索赔的潜在损失。
Aon拒绝就个别公司发表评论。但Aon网络风险负责人Kevin Kalinich broadly表示："我们目前还没有足够的容量为[模型]提供商提供保障。"
他补充道："保险公司无法承受的情况是，如果AI提供商犯下错误，最终导致……系统性、相关性、聚合性的风险。"
"核判决"：AI行业的噩梦
保险公司对AI行业的谨慎态度源于这些相对年轻的技术公司所面临的前所未有的潜在索赔规模。随着针对美国大公司的巨额赔偿——被称为"核判决"——变得越来越普遍，这一风险进一步加剧。
图：AI技术带来的风险与保险挑战日益凸显
OpenAI目前正面临《纽约时报》和声称其内容未经同意用于训练模型的作者的版权侵权诉讼。此外，它还面临一起 wrongful death 诉讼，由一名16岁青少年的父母提起，该青少年在与ChatGPT讨论自杀方法后自杀身亡。
两名知情人士表示，OpenAI已考虑"自保"，即预留投资者资金以扩大其保险覆盖范围。迄今为止，该公司已筹集近600亿美元，其中相当一部分资金取决于提议的公司重组。
其中一人表示，OpenAI曾讨论设立"自保公司"——一种通常被大公司用来管理新兴风险的隔离保险工具。微软、Meta和谷歌等大型科技公司已使用自保公司来覆盖互联网时代的责任，如网络安全或社交媒体相关风险。
然而，自保公司本身也带有风险，因为重大索赔可能会耗尽资金不足的自保公司，使母公司容易受到冲击。
OpenAI表示，它已购买了保险，并随着公司的发展正在评估不同的保险结构，但目前没有自保公司，并拒绝就未来计划发表评论。
行业应对：从传统保险到创新解决方案
面对保险行业的谨慎态度，AI公司正在寻求创新的风险管理解决方案。除了考虑自保机制外，这些公司还探索了多种途径来应对日益增长的法律风险。
自保机制：科技巨头的传统选择
自保公司已成为大型科技公司管理新兴风险的首选工具。这些由母公司拥有的保险公司专门为特定风险提供保障，使企业能够更好地控制其风险敞口和保险成本。
对于AI公司而言，自保机制可能是一种有吸引力的选择，因为传统保险市场对AI风险的了解和定价仍在发展中。通过自保，AI公司可以根据其实际风险状况定制保险产品，而不必依赖可能缺乏AI专业知识的外部保险公司。
风险共担：投资者参与的新模式
OpenAI考虑使用投资者资金设立赔偿基金的做法，代表了风险管理的一种新模式。这种模式将部分风险转移给投资者，同时确保公司在面临诉讼时有足够的资金应对。
值得注意的是，OpenAI筹集的近600亿美元中，相当一部分资金取决于提议的公司重组。这表明投资者不仅看好AI技术的商业前景，也愿意承担与之相关的潜在风险。
法律战略：早期和解与风险控制
Anthropic已同意支付15亿美元，就其涉嫌使用盗版书籍训练AI模型的集体诉讼达成和解。这一决定表明，AI公司可能更倾向于通过早期和解来控制法律风险，而非等待可能带来更高赔偿的漫长诉讼过程。
在法庭文件中，Anthropic的律师警告称，这起诉讼带来了"前所未有的、可能对企业构成威胁的法定赔偿"的风险，针对的是使用相同书籍数据开发[AI]的众多公司中最小的一家。
数据与洞察：AI保险市场的现状与未来
保险容量的局限性
Aon的Kevin Kalinich指出，保险行业目前缺乏足够的容量来为AI模型提供商提供全面保障。这一限制源于几个因素：
- 风险评估的复杂性：AI系统的风险难以量化和预测
- 历史数据的缺乏：AI技术相对较新，缺乏足够的历史数据来准确评估风险
- 潜在损失的规模：AI系统故障可能导致前所未有的巨额损失
系统性风险的担忧
保险公司特别担心AI可能引发的"系统性、相关性、聚合性风险"。这种担忧源于AI系统的几个关键特性：
- 广泛影响：AI系统被广泛应用于关键基础设施和决策过程
- 相互连接：AI系统之间的相互依赖可能放大风险
- 同时失效：多个AI系统可能同时面临类似问题
行业分化的趋势
随着AI技术的发展，保险市场正出现明显的分化：
- 大型AI公司：如OpenAI和Anthropic，有能力通过自保机制或定制保险解决方案来管理风险
- 中小型AI公司：可能更难获得足够的保险覆盖，面临更高的融资和运营风险
这种分化可能导致AI行业的集中度进一步提高，只有资源最丰富的参与者才能充分管理相关风险。
全球视角：AI保险的国际差异
不同国家和地区在AI保险方面的态度和实践存在显著差异，这些差异反映了各地区监管环境、技术发展水平和风险承受能力的不同。
欧盟的监管方法
欧盟通过《人工智能法案》等监管框架，为AI系统设定了严格的风险管理要求。这种基于风险的分类方法影响了保险产品的设计，导致更注重预防性措施和透明度。
美国的市场驱动模式
美国采取更市场导向的方法，依靠保险公司的风险评估和定价能力来管理AI风险。这种方法虽然灵活性更高，但也导致了保险覆盖的不一致性和不确定性。
亚洲的创新实验
一些亚洲国家正在探索创新的AI保险模式，包括政府支持的保险计划和公私合作伙伴关系。这些实验可能为全球AI保险市场提供有价值的参考。
未来展望：AI保险的创新方向
面对AI技术的快速发展和风险的不断演变，保险行业正在探索多种创新方向，以更好地服务AI公司并管理相关风险。
参数化保险产品
参数化保险——基于特定参数（如系统停机时间或错误率）而非实际损失进行赔付的保险产品——可能特别适合AI风险。这种产品提供了更快的理赔流程和更透明的定价结构。
保险与科技的融合
保险公司正在与科技公司合作，开发基于AI的风险评估工具和实时监控系统。这种融合可以提高风险定价的准确性，并开发更符合AI公司需求的产品。
保险连接证券（ILS）的应用
保险连接证券——将保险风险转移到资本市场的金融工具——可能为AI风险提供额外的承保能力。这些工具允许保险公司分散其风险组合，并为AI公司提供更全面的保障。
结论：构建AI时代的风险管理体系
AI保险危机不仅是技术挑战，也是商业模式和风险管理范式的转变。随着AI技术的深入发展，企业、投资者和保险公司需要共同努力，构建一个能够支持创新同时有效管理风险的生态系统。
对于AI公司而言，这意味着需要采取更全面的风险管理策略，结合传统保险、自保机制和法律策略。对于保险公司而言，这意味着需要加强对AI技术的理解，开发创新产品，并与科技公司建立更紧密的合作关系。
最终，AI保险市场的发展将不仅影响AI公司的商业前景，也将塑造整个技术行业的风险格局和创新轨迹。在这个快速变化的领域，适应性和创新将是成功的关键。
