人工智能侵权责任保险的核心理赔难点在于因果关系判定——损失结果是否由承保风险所致。由于AI模型存在“黑箱”特征，传统近因原则面临适用困境。本文提出以模型“可解释性”为基准，将AI分为三类，差异化适用因果关系规则。
白箱AI（完全可解释）：决策逻辑透明，事故原因与效力占比可明确查明。若多个近因兼有“承保风险”与“除外风险”，优先适用 “比例分配”规则，按各自效力占比确定赔付金额，既尊重保险双方合理期待，也提升理赔效率。
灰箱AI（部分可解释）：若近因来自不可解释部分且效力不明，开发者举证若无法满足“合理AI标准”的客观推断要求，则该类风险不符合可保风险“可评估性”要求。保险合同应将其列为“除外风险”，适用 “不包括占优”规则——只要存在除外风险，保险公司即可拒赔，避免将不可量化风险转嫁给保险人，防止“被动保险”危及偿付能力。
黑箱AI（完全不可解释）：其责任保险兼具“政策保险+商业保险”混合属性，可允许风险范围扩大。理赔时需结合最终责任划分、AI形态变化及初始合同约定：若承保风险与除外风险效力占比明确，适用比例分配；若无法区分效力占比，则适用不包括占优规则。特别地，对于转化型黑箱AI（由白/灰箱演化而来），保险公司应通过合同约定动态监测“可解释性衰减曲线”，及时调整费率、除外责任和保额，未调整时仍按初始合同判定——技术缺陷若在初始合同中列为除外风险，即使黑箱下难以查明，仍可依约拒赔。
该规则体系为保险产品设计、理赔争议解决提供了操作性指引，平衡了技术创新激励与保险业财务稳健，推动AI责任险从“风险兜底”回归“风险转移”本质。
发布者：保险日报，转转请注明出处：https://www.insurdaily.com/archives/6793.html
微信扫一扫 
