【摘要】AI“幻觉”风险难测，全球保险业正通过除外条款收紧承保边界，企业部署AI面临严峻的责任敞口。

引言

生成式人工智能（Generative AI）正以前所未有的速度渗透到企业运营的各个层面，从代码辅助生成到客户服务自动化，其应用边界不断拓宽。然而，在这场技术浪潮之下，一个潜藏的巨大风险正在浮出水面，那就是AI的“幻觉”（Hallucination）问题。当一个被企业委以重任的AI系统开始“一本正经地胡说八道”，其后果已不再是简单的技术尴尬，而是可能引发数亿美元索赔的法律与财务灾难。

面对这一新型且难以量化的风险，长期作为企业技术风险“稳定器”的保险行业，正表现出前所未有的审慎与退缩。全球多家保险巨头不再尝试为这一风险定价，而是选择直接将其从保单中“排除”。这种集体性的“硬性转向”，正在企业与AI技术之间撕开一个巨大的“保险真空”。对于每一位架构师、技术决策者和企业管理者而言，理解这场变革的底层逻辑，并重新构建企业的AI风险管理框架，已是迫在眉睫的议题。

一、🛡️ 保险业的“硬性转向”：从风险定价到风险排除

传统保险的核心是风险定价（Risk Pricing）。通过精算模型评估某一事件发生的概率与可能造成的损失，保险公司为风险标定一个价格，即保费。企业通过支付保费，将不确定的巨大损失转化为确定的、可控的成本。然而，面对生成式AI，这套运转了数百年的商业逻辑似乎正在失灵。

1.1 主流巨头的“除外责任”备案潮

近期，全球保险市场释放出一个明确且强烈的信号。包括美国国际集团（AIG）、美国大都会保险（Great American Insurance）和WR Berkley在内的行业巨头，已相继向美国监管机构提交备案文件。其核心诉求高度一致，即在标准的企业责任保险（如网络安全险、错误与疏漏险）中，增加针对AI风险的**“除外责任条款”（Exclusion Clause）**。

这意味着，未来企业因部署和使用AI工具（包括但不限于聊天机器人、自主智能体、内容生成模型等）而导致的第三方索赔或自身损失，将可能被保险公司直接拒赔。

1.2 条款的广度与“一刀切”倾向

部分保险公司提出的条款覆盖范围之广，值得技术管理者高度警惕。以WR Berkley提议的条款为例，其措辞极为严苛，规定任何**“涉及任何实际或声称使用AI”**的索赔均不予承保。

这一定义的解释空间极大，理论上可以涵盖：

  • 直接使用AI工具：企业客服聊天机器人提供了错误的法律或医疗建议。

  • 内嵌AI的产品或服务：企业销售的智能分析软件，其内置的AI算法出现偏差，导致客户做出错误的商业决策。

  • 供应链中的AI风险：企业使用的第三方SaaS服务内嵌了AI功能，该功能出错导致企业数据泄露或业务中断。

这种“一刀切”式的排除，反映出保险业在当前阶段，对于精确划分和评估AI风险缺乏足够的技术手段与信心。与其陷入复杂的理赔纠纷，不如从源头上将这一整个风险类别划出承保边界。AIG虽然表示“目前暂无实施计划”，但其备案行为本身，就是为未来启用该条款保留了法律上的选择权，这是一种行业性的预防性布防。

二、🎲 风险根源：AI“幻觉”与不可解的“黑箱”

保险业的集体退缩，根源在于生成式AI技术本身固有的两大特性，它们共同颠覆了传统风险评估的基石。

2.1 AI“幻觉”的技术溯源与风险形态

从技术角度看，大型语言模型（LLM）的“幻觉”并非程序Bug，而是其核心工作原理的副产品。LLM本质上是一个概率分布模型，它在生成内容时，是基于其庞大的训练数据，预测下一个词、一句话最有可能是什么，而非从知识库中进行事实检索。

这种机制导致了“幻觉”的几种典型风险形态：

  • 事实捏造（Factual Fabrication）：生成完全虚构的人物、事件、数据或研究论文。

  • 错误归因（Misattribution）：将真实存在的信息错误地安插在不相关的主体上，例如谷歌AI概览错误声称某公司被起诉。

  • 逻辑谬误（Logical Fallacies）：在推理和论证过程中出现不合逻辑的跳跃或矛盾。

  • 过时信息（Outdated Information）：基于旧的训练数据，提供已失效的法律条款、产品价格或技术规范。

这些“幻觉”产物一旦被企业应用在严肃的商业场景中，就直接转化为法律和财务上的“硬风险”。

2.2 “黑箱”特性对精算模型的颠覆

保险精算学的基石是**“大数法则”与“历史数据”**。保险公司通过分析海量的历史索赔数据，来预测未来的风险概率和损失分布。然而，AI模型，尤其是LLM，呈现出高度的“黑箱”特性，这让传统精算模型彻底失效。

传统风险评估基石

AI“黑箱”带来的颠覆

对保险承保的影响

历史数据依赖

生成式AI技术迭代极快，缺乏长期、稳定的历史损失数据可供分析。模型本身也在不断更新，昨天的风险模型可能不适用于今天的版本。

无法建立可靠的损失预测模型，保费定价失去依据。

因果关系清晰

AI的决策路径复杂且难以解释。当模型输出错误时，很难精确追溯是哪个参数、哪部分数据或哪个推理步骤导致了问题。

事故调查与责任界定成本极高，甚至无法完成。保险公司难以判断索赔是否在承保范围内。

风险独立性假设

传统风险（如火灾）通常是独立事件。但一个主流AI模型的缺陷可能同时影响数百万用户，形成高度相关的系统性风险。

风险无法通过构建多元化的承保组合来分散，违背了保险经营的基本原则。

输出稳定性

传统软件在相同输入下有确定性输出。LLM的输出具有随机性（受Temperature等参数影响），即使输入相同，每次结果也可能不同。

风险评估无法基于确定的系统行为，充满了不确定性。

正是这种不可预测、不可解释、缺乏历史数据的特性，让保险公司认为AI风险是一个无法定价的“盲盒”，承保它无异于赌博。

2.3 责任归属的“多方迷雾”

AI事故的责任链条异常复杂，远超传统软件。一旦出现问题，责任可能分布在多个参与方之间，形成一张错综复杂的网络。

我们可以用一个流程图来描绘这个责任链：

当最终客户F因AI应用的错误输出而遭受损失时，责任究竟在谁？

  • 是企业终端用户E？因为其未能尽到充分的监督和审核义务。

  • 是应用集成方D？因为其在应用设计中未能设置足够的“护栏”。

  • 是平台服务方C（如OpenAI, Google）？因为其提供的模型API存在缺陷。

  • 是模型开发方B？因为其在模型训练和对齐阶段存在疏忽。

  • 还是数据提供方A？因为训练数据本身就包含偏见或错误信息。

目前，无论是法律体系还是行业合同范本，都未能对这个“多方迷雾”给出清晰的划分方案。这种法律上的不确定性，是保险公司选择规避的另一个核心原因。

三、📈 从理论到现实：正在上演的高额索赔剧本

AI风险不再是纸上谈兵的理论推演，一系列真实发生的高额索赔案件，正在将这种风险具象化为真金白银的损失。这些案例集中体现了AI错误已从过去的“技术圈笑料”升级为企业必须正视的实质性法律与财务风险。

3.1 真实案例深度剖析

下表梳理了近期几起标志性的AI相关事故，并分析了其背后的风险类型与启示。

案例主体

涉及AI技术

核心事件

风险类型

潜在/实际损失

对企业的核心启示

Wolf River Electric vs. 谷歌

谷歌AI概览（生成式搜索）

AI概览错误地整合信息，声称该公司正遭明尼苏达州总检察长起诉。

名誉侵权、诽谤

提起诉讼，索赔至少1.1亿美元。

公开信息整合型AI同样存在“幻觉”风险，可能对企业商誉造成毁灭性打击，且追责路径直接指向平台方。

加拿大航空（Air Canada）

客服聊天机器人

聊天机器人“杜撰”了一项不存在的机票折扣政策，并向客户做出承诺。

合同责任、虚假陈述

仲裁庭判令加拿大航空必须履行聊天机器人的承诺，兑现折扣。

AI客服不再是简单的信息查询工具，其言论在法律上可能被视为代表公司的正式承诺，构成有约束力的合同要约。

奥雅纳集团（Arup）

深度伪造（Deepfake）

欺诈者在视频会议中使用某高管的“数字克隆体”，冒名下达转账指令，骗取了财务人员的信任。

深度伪造诈骗、内部控制失效

直接经济损失高达2亿港元（约2500万美元）。

传统依赖人脸识别、视频会议的身份验证流程在深度伪造技术面前已不再安全，企业需建立多因素、反欺诈的财务审批流程。

3.2 风险类型的演变与升级

这些案例揭示了一个重要趋势：AI引发的风险正在超越传统网络安全的范畴。

  • 传统网络风险：主要集中在数据泄露、系统中断、勒索软件等，核心是系统安全与数据隐私问题。

  • 新型AI风险：则更多地表现为信息内容与决策行为的风险，如诽谤、欺诈、侵权、合同纠纷、歧视性决策等。

这种转变意味着，企业的风险管理体系需要从IT部门扩展到法务、合规、运营乃至公关部门。仅仅依靠防火墙和加密技术，已无法抵御由AI“幻觉”和深度伪造带来的新型攻击。

四、🌪️ 系统性风险：压垮保险业的“最后一根稻草”

如果说单个企业因AI失误造成几亿美元的损失还在保险公司的承受范围内，那么真正让整个行业感到恐惧的，是AI可能带来的系统性、聚合性风险（Systemic and Aggregated Risk）。

4.1 单点风险 vs. 聚合风险

理解这两者的区别至关重要。

  • 单点风险（Single-Point Risk）：指单一企业在特定场景下使用AI出错。例如，一家医院的AI辅助诊断系统出现误诊。这种风险是孤立的，影响范围有限。安联（Aon）网络风险负责人Kevin Kalinich指出，行业尚可承受这类4亿至5亿美元级别的损失。

  • 聚合风险（Aggregated Risk）：指由一个共同的风险源头，引发的大规模、高度相关的连锁损失。在AI时代，这个共同的风险源头就是主流的基础模型或平台服务。

4.2 AI时代的风险传导机制

设想一个场景：某个被全球数万个应用共同调用的主流大语言模型（例如GPT-4或Claude 3），因一次模型更新或数据污染，出现了一个隐蔽的系统性偏见或漏洞。

这个漏洞可能导致：

  • 所有使用该模型API的金融分析工具，都开始推荐一只错误的股票。

  • 所有基于该模型构建的法律咨询聊天机器人，都开始引用一条已失效的法条。

  • 所有使用该模型进行内容审核的平台，都开始错误地封禁正常账号。

在这种情况下，索赔将不再是零星发生，而是在短时间内集中爆发。成千上万家企业会因为同一个底层原因而遭受损失，并向各自的保险公司提出索赔。这种“多米诺骨牌”式的风险传导，其规模将是保险业从未遇到过的。它无法通过地域、行业或客户的分散来对冲，可能在瞬间击穿整个市场的承保能力。

这正是保险公司急于划清界限的根本原因。它们承保的是可预测、可分散的风险，而不是可能导致整个行业崩溃的系统性灾难。

五、📄 保单解构：现有保障体系的裂痕与压缩

随着AI除外条款的逐步引入，企业现有的保险保障体系正在被悄然重塑。技术管理者需要仔细审视自己公司的保单，理解哪些风险正在被移出保障范围。

5.1 不同险种的保障范围变化

险种类型

传统保障范围（可能覆盖）

AI时代新增的除外/限制条款

保障缺口示例

网络安全责任险 (Cyber Liability)

主要覆盖因安全事件导致的数据泄露、隐私侵犯、网络勒索、业务中断等。

明确排除因AI模型自身的“幻觉”、偏见或错误决策导致的第三方责任，除非该错误是由一次明确的网络攻击（如模型投毒）直接引发。

AI客服提供了错误的财务建议导致客户投资亏损，这不属于数据泄露或网络攻击，因此网络险很可能不赔。

技术错误与疏漏险 (Tech E&O)

覆盖因技术产品或服务中的缺陷（Bug、性能问题）给客户造成的经济损失。这是过去最可能覆盖部分AI失误的险种。

普遍加挂AI专属除外条款。明确排除由生成式AI、自主决策系统等“非确定性”技术引发的损失。

一款AI驱动的营销自动化软件因模型“幻觉”错误地向客户发送了侮辱性邮件，导致客户流失。新增的除外条款可能使E&O险拒赔。

董监高责任险 (D&O)

保护公司董事和高管因管理决策失误面临的诉讼。

可能增加条款，排除因批准或监督AI系统部署不当而引发的股东集体诉讼。

股东因公司过度依赖未经充分验证的AI系统进行战略决策导致股价大跌而起诉董事会，D&O险可能因新增条款而拒赔。

5.2 “批单”的陷阱：名为澄清，实为限缩

为了应对市场需求与监管压力，一些保险公司并未完全“一刀切”，而是通过**“批单”（Endorsements）**，即保单附加条款，来处理AI风险。这些批单看似提供了某种程度的保障，但实际上往往伴随着极其严格的限制。

一个典型案例是保险公司QBE推出的批单。该批单声称可以为企业因违反欧盟《人工智能法案》而面临的罚款提供有限保障。然而，细读条款会发现：

  • 极低的赔付上限：据大型经纪商透露，该批单将AI相关罚款的赔付上限，严格限制在保单总限额的2.5%。一张1000万美元的保单，最多只能赔付25万美元，对于可能高达数千万欧元的罚款而言，无异于杯水车薪。

  • 严格的触发条件：通常要求企业必须证明已采取了所有“合理”的合规措施，这在实践中极难举证。

这种做法的本质，是在名义上“填补缺口”，实际上通过**“高门槛、低赔付”**的方式，将绝大部分风险仍然留给了企业自身。企业在看到保单中含有“AI保障”字样时，必须与法务和专业经纪人一同，逐字逐句地审查其限制条件。

5.3 差异化探索：从“全面拒保”到“精准承保”

并非所有保险公司都选择完全退场。市场上也出现了一些差异化的探索，其核心思路是放弃为不可控的广泛风险兜底，转而为特定、狭义、可界定的AI风险提供“精准定制”的保险产品。

  • 场景细分：例如，**安达保险（Chubb）**在与客户谈判时，同意承保部分AI风险，但明确排除了影响大量客户的“广泛性”或“系统性”模型故障。这意味着，单个聊天机器人失控的个案可能在承保范围内，但基础模型升级导致所有聊天机器人都出错的情况则被排除。

  • 风险类型细分：在中国市场，中国人保财险等公司已开始试点推出**“生成式AI内容侵权责任险”**。这类产品不再笼统地承保所有AI风险，而是聚焦于版权、商标、名誉权等具体的侵权场景，并对赔偿边界和适用条件做出严格限定。

这一趋势表明，未来的AI保险市场可能不再是“一张保单保所有”，而是会演变成一个由多个“窄而深”的专项产品构成的碎片化市场。

六、🏛️ 企业的应对之道：重构AI时代的风险管理框架

面对保险业的集体后撤，企业不能再将保险视为AI风险管理的“万能解药”或“最后一道防线”。将风险简单外包给保险公司的时代已经过去。现在，企业必须构建一套以内控为主、保险为辅的全新AI风险管理框架。这不仅是技术问题，更是涉及法务、合-规、运营和战略的系统工程。

6.1 法律与合同层面的“防火墙”

在引入任何AI技术或服务之前，法务和采购部门必须前置介入，通过严谨的合同条款来划分责任边界。

6.1.1 供应商合同审查要点

与AI技术供应商（无论是模型提供商、平台服务商还是SaaS厂商）签订合同时，应重点关注并谈判以下条款：

  • 数据责任条款：明确训练数据的来源、质量和合规性责任。如果因供应商提供的训练数据包含偏见或侵权内容，导致企业AI应用产生不良后果，责任应由谁承担？

  • 模型性能保证（SLA）：虽然供应商通常会拒绝为模型的“幻觉”率或准确性提供硬性SLA，但可以争取将某些关键性能指标（如偏见指数、特定场景下的错误率上限）写入合同，并约定相应的补救措施或赔偿机制。

  • 赔偿责任上限（Limitation of Liability）：供应商通常会试图将其赔偿责任上限限制在合同金额的1-2倍。企业应力争提高这一上限，尤其是在AI应用涉及高风险领域（如金融、医疗）时，确保其与潜在损失相匹配。

  • 知情与更新义务：要求供应商在对模型进行重大更新或发现严重漏洞时，有义务及时通知企业，并提供相应的风险评估报告和应对建议。

6.1.2 内部责任划分

企业内部也需要建立清晰的AI责任框架。例如，可以借鉴RACI模型（Responsible, Accountable, Consulted, Informed），明确AI项目在生命周期中各个角色的职责。

阶段

Responsible (执行者)

Accountable (负责人)

Consulted (咨询对象)

Informed (知情对象)

模型选型与采购

技术团队、采购部

CTO、CPO

法务部、合规部、业务部门

公司管理层

应用开发与集成

开发团队

项目经理、技术负责人

安全团队、数据科学家

业务部门

测试与验证

QA团队、业务专家

QA负责人

法务部（偏见与公平性测试）

项目相关方

部署与上线

运维团队

技术负责人

合规部

全公司

持续监控与迭代

AI运营团队

产品负责人

数据分析团队、法务部

管理层

通过这样的矩阵，可以确保在AI应用的每个环节，都有明确的责任人，避免在出现问题时相互推诿。

6.2 技术与运营层面的“安全护栏”

除了法律合同，更重要的是在技术和运营层面建立起强大的“安全护栏”（Guardrails），从源头上减少AI犯错的概率和影响。

6.2.1 “人在回路”（Human-in-the-Loop）机制

在任何高风险或面向客户的场景中，完全依赖AI进行自主决策是极其危险的。必须设计**“人在回路”或“人机协同”**的工作流。

  • 人工审核（Human Review）：对于生成合同、法律文书、医疗建议等关键内容，AI的输出必须经过具备专业资质的人员审核后才能发布。

  • 人工覆盖（Human Override）：在自动化流程中，应设置明确的触发条件（如AI输出的置信度低于阈值、检测到敏感词汇、客户情绪升级等），一旦触发，系统应自动将任务转交人工处理。

  • 分级授权：根据AI任务的风险等级，设定不同的自动化程度。低风险任务（如内部文档摘要）可以高度自动化，而高风险任务（如金融交易指令）则必须由人工最终确认。

6.2.2 输入与输出的严格控制

控制模型的输入（Prompt）和过滤模型的输出，是降低“幻觉”风险的有效技术手段。

  • 提示工程（Prompt Engineering）：设计结构化、明确、带有约束条件的提示词，引导模型在安全的框架内生成内容。例如，通过“角色扮演”提示（“你是一位严谨的法律助理，请仅基于以下提供的《合同法》原文回答问题”）来限制模型的自由发挥。

  • 检索增强生成（RAG）：不让模型完全依赖其内部知识，而是结合一个可信的、实时更新的外部知识库。模型在回答问题时，首先从知识库中检索相关信息，再基于这些信息进行回答，可以大幅提高事实准确性。

  • 输出过滤器（Output Filtering）：在模型输出后，部署一层或多层过滤器，用于检测不当内容、事实错误、敏感信息泄露等。一旦发现问题，可以进行拦截、修改或警告。

6.3 治理与文化层面的“免疫系统”

最终，AI风险管理需要内化为企业的组织文化和治理体系，形成一种“免疫系统”。

  • 建立AI治理委员会：成立一个跨部门的AI治理委员会，由技术、法务、合规、业务、道德伦理等领域的专家组成，负责制定全公司的AI使用原则、评估高风险项目、并定期审计AI应用的表现。

  • 开展持续的员工培训：让所有接触AI工具的员工都理解其局限性，尤其是“幻觉”问题。培养员工的批判性思维，不盲信AI的任何输出，并知道在发现问题时应如何上报。

  • 拥抱透明度与可解释性：在可能的情况下，优先选择那些提供一定可解释性（Explainable AI, XAI）的工具。即使无法完全解释，也应向用户和客户明确告知，相关服务由AI驱动，其结果可能存在错误，并提供反馈和申诉渠道。

七、🔮 未来展望：在“大事件”前后重塑规则

当前保险业对AI风险的规避，本质上是一种在重大系统性事件发生前的预防性防御。整个行业都在屏息等待，或者说恐惧，那一次可能动摇整个数字经济根基的“大事件”的到来。

7.1 “大事件”前的加速收紧

在可预见的未来1-3年内，保险条款的收紧趋势只会加速，不会逆转。企业将面临一个越来越大的保障缺口。在此期间，监管机构（如美国的保险监督官协会NAIC、欧盟的EIOPA）的角色将至关重要。他们可能会介入，要求保险公司提供更清晰的条款解释，甚至推动开发某些基础性的、标准化的AI风险保障产品，以避免市场失灵。

7.2 “大事件”后的行业重塑

律师和经纪人普遍预期，真正能够迫使保险业、科技行业和法律界坐下来，共同重塑AI风险分担规则的，将是某次标志性的、大规模的系统性AI事故。

这次“大事件”可能会像当年的“911事件”重塑恐怖主义保险市场，或像“NotPetya”攻击重塑网络战争除外条款一样，成为AI责任保险领域的分水岭。

事件发生后，可能会出现以下变化：

  • 法律判例的出现：法院将首次就AI事故的“多方迷雾”做出标志性判决，为责任划分提供判例依据。

  • 强制性保险要求：监管机构可能要求高风险AI服务的提供商，必须购买特定类型的强制性责任保险，类似于机动车的交强险。

  • 新型保险产品的成熟：在有了更清晰的法律框架和更多的损失数据后，保险公司将更有能力开发出针对性的、定价合理的AI保险产品。

对于身处其中的技术从业者和企业而言，我们正航行在一片未知的水域。与其被动等待风暴的到来，不如现在就开始加固自己的船体，构建强大的内部风险管理能力。因为在AI时代，最可靠的保险，终究是企业自身的审慎、远见与责任感。

结论

生成式AI的“幻觉”问题，已从一个技术层面的挑战，演变为引爆企业责任风险、并深刻重塑全球保险业格局的催化剂。保险公司通过增设“除外责任”条款，正在系统性地将难以量化的AI风险剥离出其承保范围，这使得在AI浪潮中加速前行的企业，正面临一个前所未有的“保险真空”。

面对这一结构性变化，企业无法再依赖传统的风险转移策略。唯一的出路是向内求索，建立一套从法律合同、技术架构到组织治理的多层次、立体化AI风险内控体系。通过明确责任边界、部署技术“安全护栏”、并培育审慎的AI使用文化，企业才能在享受AI技术红利的同时，有效管理其伴生的巨大风险。未来的竞争，不仅是AI应用深度的竞争，更是AI风险管控能力的竞争。

📢💻 【省心锐评】

保险业的集体“免责”是AI风险从理论到现实的明确信号。企业必须放弃“保险兜底”的幻想，将AI治理提升至战略高度，否则，下一个因“幻觉”而付出惨痛代价的，可能就是自己。