論文の概要: Underwriting the Agent Economy: The Blueprint for an AI Insurance Stack

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.11999v2
• Date: Wed, 15 Jul 2026 02:43:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-16 12:21:59.49089
• Title: Underwriting the Agent Economy: The Blueprint for an AI Insurance Stack
• Title（参考訳）: AI保険スタックの青写真
• Authors: Cristian Trout, Sanmi Koyejo, Sasha Romanosky, Giorgio Ripamonti, Lynn Thompson, Desiree Spain, Alex Taylor, Kevin Casey, Stephen Casper, Matthew Botvinick, Sean McGregor, Miles Brundage, A. Feder Cooper, Patricia Paskov, Adrien Ecoffet, Ben Bucknall, Kevin Wei, Markus Anderljung, Lukasz Szpruch, Bri Treece, Tom Zick, Gabriel Weil, Ugur Ozer, Kevin Kalinich, Jesus Gonzalez, Vitaly Baranov, Moran Koren, Guy Laban, Gil Arazi, Henri Winand, Derek Blum, Toby Clowes, Adam Kleinman, Anita Srinivasan, Tom Fehring, Rune Kvist, Rajiv Dattani,
• Abstract要約: 新興のAIエージェント経済は、2030年までに何十兆ドルもの取引を扱うと予測されている。 しかし、保険業者がAIエージェントのリスクに晒すことは、現在、既存の保険会社にほとんど不利な状態にある。 AIエージェントの能力は信頼性を上回っているようだ。 このレポートは、数十億の制限のある肯定的なAIカバレッジは、2030年までに達成できるが、業界全体の調整だけでは達成できないと主張している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.273902447867464
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: From maritime trade to commercial nuclear power, insurance has been the enabler of major economic and technological developments by pricing risk, limiting downside, and spreading best practices. The emerging AI agent economy, projected to handle trillions of dollars in transactions by 2030, looks to be the next such development. Yet insurers' exposure to AI agent risk currently sits largely unpriced across existing insurance lines; between this silent coverage and growing exclusions, coverage is not fit for purpose. Furthermore, insurability is trending the wrong way: AI agent capabilities appear to be outpacing reliability, leading to rising incident severity; concentration among a few foundation model providers threatens correlated losses; and traditional actuarial modeling will struggle to keep pace with a technology evolving as rapidly as frontier AI. This report argues that affirmative AI coverage with limits in the billions is achievable by 2030, but only with industry-wide coordination. Drawing on successful historical precedents such as Underwriters Laboratories, the Closed Claims Project, and others, we lay out an eight-component AI insurance stack spanning incident data collection, catastrophe modeling, standards, contract design, risk selection, pricing, monitoring, and claims management. Building out this infrastructure is what will enable insurers to cover and manage AI agent risk sustainably and at scale. Finally, we discuss coverage for catastrophic risk from frontier AI ("AI CAT"), including CBRN, critical infrastructure collapse, and loss of control scenarios. Addressing these tail risks will require purpose-built instruments, potentially including a frontier model developer mutual, catastrophe bonds, bespoke liability regimes, and government backstops.
• Abstract（参考訳）: 海上貿易から商業原子力まで、保険は価格のリスク、マイナス面の制限、ベストプラクティスの普及による主要な経済・技術開発の実現要因となっている。 新興のAIエージェント経済は、2030年までに何十兆ドルもの取引を扱うと予測されている。 しかし、保険業者がAIエージェントのリスクに晒されることは、現在、既存の保険商品ラインにほとんど不利な状態にある。 さらに、AIエージェントの能力は信頼性を上回り、インシデント重大度が上昇する、いくつかのファンデーションモデルプロバイダの集中度が相関する損失を脅かす、従来のアクチュアリルモデリングは、フロンティアAIと同じくらい急速に進化するテクノロジとのペースを維持するのに苦労する、など、逆の傾向にある。 このレポートは、数十億の制限のある肯定的なAIカバレッジは、2030年までに達成できるが、業界全体の調整だけでは達成できないと主張している。 インシデントデータ収集、カタストロフィモデリング、標準、コントラクト設計、リスク選択、価格設定、監視、クレーム管理にまたがる8つのAI保険スタックを構築しました。 このインフラの構築は、保険会社がAIエージェントのリスクを持続的かつ大規模にカバーし、管理できるようにするものだ。 最後に、CBRNを含むフロンティアAI(AI CAT)の破滅的なリスク、重要なインフラストラクチャ崩壊、制御シナリオの喪失について論じる。 こうした尾のリスクに対処するには、フロンティアモデル開発者同士の相互関係、破滅的な債券、危機的債務制度、政府のバックストップなど、汎用的な手段が必要となる。

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