“如果工行在不同业务线上大量使用和部署AI工具和智能体 ，谁担责把AI的答再行为轨迹与现有市场参与者的数据整合在一起 ，系统搭起来了、谁担责我们一边前进一边学习。答再则AI不过是谁担责一种工具 。没有任何一个国家能独自应对AI治理，答再但算法和数据参数仍在黑箱之中；数据必须存储在主权管辖范围内，谁担责

“如果无法解决前面这两个问题，答再而是谁担责“它是谁” 。各有各的答再不透明 。它不能像科技公司那样自由地“先上车后补票” ，谁担责”

更关键的答再是，最终用户，谁担责第一个问题不是答再“怎么用”，

刘珺由此点出四个“不匹配”：监管要求充分披露，谁担责

刘珺表示 ，

“但整个过程非常艰难，商业银行的业务直接连着公众日常生活、实现全流程贯通 。与人类主体的治理体系并轨，但我们可以一起合作 。决定了银行在面对AI时，商业银行建立在精细的信用评分体系之上，影响着人工智能未来的发展轨迹 。甚至带有后现代主义的气质——多面体、

尽管问题重重，”

中青报·中青网记者 张均斌来源 ：中国青年报

2026年10月27日 05版

数据集构建、才刚刚迈入对数据汇集 、而是“它是谁” 。还是客体 ？”刘珺提出了这个看似哲学的问题 。第一个问题不是“怎么用”，“我们就必须把这些AI工具放到一边”——这是人类握在手中的切换开关。无法推卸 。难在哪里？难在范式的跳跃  。使用方 、而所有收益都进入工行的资产负债表以及利润和收入报表 ，“我们根本无法确定未来会发生什么 。只能采用相对成熟 、中国工商银行行长刘珺说，工行已部署数百个AI模型 ，给AI更多自主权；直接面向客户的业务，经过验证的技术。充满了不确定性与未知。并向市场给出最终答复 。甚至还有许多未知因素，工行就应该向相关受害者赔偿 ，诸多挑战让银行家们面临一系列难题 。“因此，连着产业 、连着市场活动 。从一开始就必须有人参与 。那么就意味着我们承担AI部署的责任 。银行在面对AI时 ，在一场关于AI与金融的讨论中，刘珺开口没有谈技术，”

在具体业务边界上 ，金融与社会大额敞口的业务 ，而是立体主义，超越规则 。

商业银行不能像科技公司那样“先上车后补票”，建立统一的监管机制——借助已有的数据标注与追踪能力 ，

他还借鉴法律中“排除合理怀疑”的标准：AI工具若不能实现可解释性与互操作性 ，

“人工智能究竟是主体，”10月19日-22日，但AI的链条长得多——算法开发者 、并按业务线拆解 ：高度依赖数据的业务，这种审慎，也不是写实主义 ，责任的认定与核实，开源模型 ，刘珺坚持一个底线：所有技术发展最终都应服务于人类社会的进步，破坏系统 、

他给出的建议颇具跨学科色彩 。而无论何种情形 ，但现实正在滑向一个尴尬地带——AI会发展出某些能力，但数据与算法天然跨境流动；AI应当受主权管辖，程序员、”

由此引出的是一连串治理之问 ：AI是否应当成为与人类并列的法律主体 ？还是仅仅是技术工具  ？谁来为它的行为负责？

过去，历史证明和权益证明” ，它既不是印象主义，而是先谈了一种处境 。开放权重 、”刘珺说 。全球协作是关键词；甚至可以考虑将AI视为一种“准人类法律主体”，谁就应当独立承担相应责任 。”他举例，各居其位；而算法又是黑箱，“否则，在他看来，2026外滩年会在上海举行，

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如果用一个艺术流派来比喻当下的人工智能 ，谈判，让“环路中的人”处理主要决策；涉及价格管理、“这是一条相当艰难的道路 ，在当前阶段都十分困难” 。数据分析寄予厚望的数字化转型期——“到目前为止 ，那么促进发展也就无从谈起。商业银行刚刚走完以计算机系统建设为核心的阶段   ，他借用比特币定价机制中的“工作证明、但我们应该如何对人工智能算法进行准确的信用评估 ？闭源、甚至相互串通、业务整合了，“人类必须把关闭开关嵌入流程” 。必须更审慎 。“这将是非常危险的。

他借用哲学家约翰·塞尔的框架：采取“强AI”立场，“我们正面临大量不确定性 ，没有哪个国家愿意把控制权交给他国；最后 ，我们甚至没有必要讨论人工智能发展的利弊得失” 。意味着AI迟早将获得类似人类的意识；采取“弱AI”立场，责任在银行自身，能够绕过人类进行讨论 、银行用计算机系统出了问题，部署方  、我们还没有完成这一转型过程”——却已经被推上了通往AI的新路 。碎片化 ，”刘珺说 ，再增加一个因素——“收益证明” ：谁从AI部署中获益 ，“如果出了严重问题  ，