ביטוח מודלי AI: המודל טועה, מי משלם? בעיית הביטוח החדשה של מהפכת ה-AI 

תחקיר של ג'ין איגלשם ב-The Wall Street Journal, שפורסם ב-16 באוקטובר, מצביע על פער בין החשיפה האפשרית של מפתחות AI גדולות לבין הביטוח הזמין. מומחי ביטוח המצוטטים בו מעריכים חשיפות משפטיות בעשרות ואף במאות מיליארדי דולרים. מנגד, דובר Munich Re מסר לעיתון כי החברה מציעה כיסוי ייעודי לשגיאות מודלים עד 50 מיליון דולר.

אין זו תחזית לנזק שיתרחש, וגם אין להשוות תקרת מוצר יחיד לכלל ביטוחי חברה או ענף. המספרים אינם מלמדים מהו הכיסוי הכולל שרכשה חברת AI מסוימת.

הסוגיה רחבה מהשאלה אם אפשר לבטח מודל חזק במיוחד. היא נוגעת גם לבנק המשלב סוכן בתהליכי עבודה, לחברה המשתמשת ב-AI בשירות לקוחות ולספק תוכנה שמתחייב לתוצאה. מחקר של RAND, שפורסם בספטמבר, מדגיש שסיכוני AI חוצים כמה ענפי ביטוח, ובהם אחריות מקצועית, סייבר, ביטוח רכוש וביטוח דירקטורים. לכן, המילים "יש לנו ביטוח" אינן תשובה מספקת.

לא כל טעות של AI היא מתקפת סייבר

ביטוח נבחן לפי האירוע והנזק, ולא רק לפי הטכנולוגיה שהייתה מעורבת בהם. Munich Re מבחינה במוצריה בין אחריות הנובעת מהתחייבות לביצועי מודל, חשיפות כגון מידע שגוי והפרת קניין רוחני, והפסדים של ארגון המשתמש ב-AI. החברה מציינת במפורש שגם כשל ביצועים שאינו נובע מתקיפה זדונית עשוי לדרוש פתרון ייעודי.

אפשר להמחיש זאת בתרחיש היפותטי: סוכן בחברה פיננסית מעביר הוראת תשלום שגויה לאחר שקיבל גישה מורשית למערכת. לא בהכרח התרחשו פריצה או גניבת סיסמה. השאלות יהיו אם מדובר בכשל מקצועי, בהונאה, בהפסד תפעולי או באירוע אחר שהפוליסה מגדירה. עצם השימוש ב-AI אינו מבטיח כיסוי, אך גם אינו מוכיח שהכיסוי נשלל.

הבעיה השקטה: הפוליסה אינה אומרת

אחת הבעיות המרכזיות מכונה Silent AI - סיכוני AI שהפוליסה אינה קובעת במפורש אם הם מכוסים או מוחרגים. במצב כזה עשויה להתעורר מחלוקת רק לאחר שנגרם הנזק, כאשר המבוטח והמבטח מפרשים אחרת את ההגדרות שנכתבו לפני שהשימוש בטכנולוגיה התרחב.

Aon, קבוצת תיווך הביטוח וניהול הסיכונים, מעריכה כי יותר מ-90% מסיכוני ה-AI שאליהם מתייחס הניתוח שלה נמצאים בקטגוריה הזאת. הניתוח נשען בין היתר על מאגר של כ-300 הליכים משפטיים הקשורים ל-AI מאז 2010, לצד מאגר תביעות ייצוגיות. זהו מיפוי אינדיקטיבי של סיכונים וכיסויים, לא נתון שלפיו 90% מהתביעות נדחות או 90% מהחברות אינן מבוטחות.

זו הבחנה חשובה גם למשקיעים במבטחים. היעדר החרגה מפורשת אינו אומר שהמבטח התכוון לשאת בכל נזק, והיעדר אזכור מפורש של AI אינו אומר שהמבוטח נותר בהכרח ללא הגנה. אי-הוודאות עצמה עלולה להוביל למחלוקות יקרות על תחולת הכיסוי.

Marsh יוצאת נגד החרגות גורפות

המאבק כבר הגיע לעימות בין מתווכי הביטוח למבטחים. לפי חשיפה של The Insurer מ-5 באוקטובר, שהתבססה על מכתבים שהגיעו לידיו, Marsh Risk ו-Marsh Re פנו לשוק הביטוח וביטוח המשנה נגד החרגות רחבות של AI. ניק סטודר, נשיא ומנכ"ל Marsh Risk, הבהיר כי כאשר מבטח יתעקש על החרגות היוצרות פערי הגנה, החברה תמליץ ללקוחות לבחון תנאים ושווקים חלופיים.

המכתבים לא התעלמו מהסיכון. הם הבחינו בין שימוש שגרתי ב-AI, המשנה סיכונים מוכרים, לבין חשיפות חדשות הנובעות מסוכנים אוטונומיים ומתלות משותפת במודלים. גם דין קליסורה, נשיא ומנכ"ל Marsh Re, הזהיר מפערים שעלולים להיווצר אם ביטוח המשנה יהיה מצומצם יותר מהכיסוי שהמבטח מעניק ללקוח.

בשיחת המשקיעים של Marsh ב-15 באוקטובר חיזק ג'ון דויל, נשיא ומנכ"ל הקבוצה, את העמדה: AI כבר משולבת בתהליכים ובמוצרים רבים, ולכן החרגה גורפת עלולה לייצר בלבול ואי-ודאות. לצד זאת, הוא ציין שפעילות התביעות בנושא עדיין מוגבלת. סטודר הסביר כי חלק מהחשיפות דורשות התאמה של מוצרים קיימים, ואחרות עשויות להצדיק מוצרים חדשים.

השוק לא נסגר: יש גם כיסויים מפורשים

אין תמימות דעים בענף, ולא כל המבטחים בוחרים לצמצם כיסוי. Beazley הודיעה ב-17 בספטמבר על נוסח המבהיר במפורש את הכיסוי לסיכוני AI בפוליסות הסייבר והאחריות המקצועית הטכנולוגית שלה. החברה הדגישה כי מדובר בהבהרת סיכונים שכבר נכללו בכיסוי הקיים. אין זו הבטחה לבטח כל שימוש ב-AI: התנאים, הגבולות והחריגים של הפוליסה הספציפית ממשיכים לקבוע.

מסלול אחר מתמקד בביצועי המודל עצמו. בפברואר הכריזו Mosaic Insurance ו-Munich Re על מוצר משותף, Mosaic x aiSure, עם קיבולת התחלתית של עד 15 מיליון דולר במסלול הדולרי, לצד מסלולים באירו ובדולר קנדי. הכיסוי נועד להפסדים הנובעים מכשלי ביצועים שהוגדרו מראש, ובכלל זה טעויות או תשובות שגויות של מודלים.

ההבחנה היא בין הבטחה כללית שה-AI "יעבוד טוב" לבין סף ביצועים שאפשר למדוד. לפי הודעת החברות, המוצר נועד לפעול כאשר המודל אינו עומד בספים מוגדרים. הוא אינו פוליסה בלתי מוגבלת לכל נזק עסקי, ואינו תחליף אוטומטי לכל יתר הביטוחים של הארגון.

החשש הגדול: אותו כשל אצל לקוחות רבים

מחקר RAND מצביע על צורך לבחון הצטברות נזקים בשל תלות במודל משותף, כשל בתשתית משותפת ושינויים רגולטוריים. כלומר, הבעיה אינה רק כמה יעלה כשל של חברה אחת, אלא האם אירוע אחד עלול להפעיל במקביל פוליסות רבות מסוגים שונים.

להמחשה, עשרה לקוחות בענפים שונים עשויים להיראות מפוזרים מבחינה עסקית, אך להיות תלויים באותו מודל או בספק ענן אחד. אם הכשל מגיע מהתשתית המשותפת, הפיזור בין הלקוחות לא בהכרח מגן על המבטח. זהו תרחיש סיכון, לא תיאור של אירוע שהתרחש או תחזית למספר הנפגעים.

גם הדירקטוריון עלול להיכנס לתמונה

החשיפה אינה מסתיימת בפיצוי על התקלה. Allianz Commercial מציינת בדוח סיכוני הדירקטורים שלה ל-2026 אפשרות לתביעות הקשורות להצגה מופרזת של יכולות AI, להקטנת הסיכונים בדיווחים למשקיעים ולליקויי פיקוח. אלה מסלולים אפשריים לתביעות במסגרת ביטוח דירקטורים ונושאי משרה, המכונה D&O.

אין מכאן מסקנה שמנהל אחראי אישית לכל טעות של מודל. החשיפה תלויה בהתנהלותו, בטענות המשפטיות ובדין החל; הכיסוי הביטוחי תלוי גם בנוסח הפוליסה. Allianz מדגישה כי אפילו כאשר מנהלים אינם אשמים בכשל, הם עלולים להתמודד עם עלויות הגנה וחקירה משמעותיות.

המבטח רוצה לבדוק גם את המודל

חיתום של סיכוני AI עשוי לכלול בדיקה טכנולוגית, ולא רק שאלון עסקי. Munich Re מתארת תהליך הבוחן את פיתוח המודל, איכות הנתונים, השינויים בסביבת השימוש, תהליכי העדכון והניטור. לדבריה, איכות המודל ויציבות ביצועיו משפיעות על הפרמיה. החברה נעזרת גם בנתוני ביצועים כדי לאמוד סיכון לכשל.

המשמעות הכלכלית היא שבטיחות יכולה להפוך לתנאי מסחרי. Aon מציינת שמבטחים מצפים לראיות על ניהול סיכוני AI, בדיקות מתועדות, פיקוח על ספקים והגנה מפני דליפת מידע. לכן, ארגון המבקש ביטוח יצטרך להראות לא רק מה המערכת מסוגלת לעשות, אלא גם כיצד מגבילים אותה ומה עושים כשהיא טועה.

מה המשמעות למשקיעים ולחברות בישראל?

מבחינת משקיע, יש להבחין בין שלושה מודלים עסקיים. מפתחת AI מבקשת לצמצם חשיפה ולתמוך במכירות; חברת ביטוח מבקשת פרמיות שיצדיקו את הסיכון שהיא מקבלת; וברוקר מבקש לסייע ללקוח למצוא ולבנות כיסוי מתאים. צמיחה בביקוש אינה מבטיחה שלשלושתם תהיה אותה רווחיות.

אצל מפתחות המודלים והארגונים המשתמשים בהם, השאלה היא כמה מן ההפסד האפשרי נשאר אצל החברה לאחר ההשתתפות העצמית, החריגים ותקרות הכיסוי. אצל המבטחים, השאלה היא אם התמחור וההון מספיקים גם לאירוע הפוגע בלקוחות רבים. לכן, עלייה במכירת פוליסות AI אינה כשלעצמה הוכחה לשיפור באיכות העסקים.

עבור חברה ישראלית, נקודת המוצא היא בדיקת הפוליסה והפעילות שלה, ולא הנחה שמוצר שפורסם בחו"ל זמין לה באותם תנאים. יש לברר אם הכיסוי חל על מודלים שנרכשו מספק חיצוני, על סוכנים שמבצעים פעולות ועל נזקים לצד שלישי. חשוב לבדוק גם תקרות משנה וחלוקת אחריות בחוזים, ולא רק את סכום הביטוח הראשי. סקירות Aon מדגישות את הצורך להתאים את מיפוי השימושים לכיסויים ולחריגים בפועל.

אין בנתונים בסיס לכמת השפעה על רווחי חברה מסוימת או לגזור מהם המלצת השקעה. הם כן מוסיפים שאלה לבדיקת הנאותות: לא רק כמה הכנסות ה-AI עשויה לייצר, אלא מי נושא בהפסד כשהיא נכשלת.

הביטוח אינו פתרון לבעיה הטכנולוגית, אבל הוא מבחן כלכלי שלה. כשאפשר להגדיר את הסיכון, למדוד אותו ולרכוש עבורו כיסוי מתאים, קל יותר להפוך ניסוי למוצר. כשהכיסוי עמום או קטן ביחס לחשיפה, חלק מהבטחת היעילות עלול להגיע עם התחייבות שהחברה לא תכננה לשאת.

הכיסויים המתוארים מתייחסים למוצרים ולשווקים שונים. תחולתם תלויה בתנאי הפוליסה, בדין ובנסיבות המקרה; אין להסיק מהם על כיסוי אוטומטי או על זמינות מוצר מסוים בישראל.