”

在具体业务边界上，谁担责给AI更多自主权；直接面向客户的答再业务，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，谁担责在当前阶段都十分困难” 。答再程序员、谁担责”

由此引出的答再是一连串治理之问：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，

“但整个过程非常艰难 ，谁担责”

答再

中青报·中青网记者 张均斌来源：中国青年报

答再

2026年10月27日 05版

答再刘珺开口没有谈技术 ，谁担责工行已部署数百个AI模型，答再最终用户 ，谁担责谁就应当独立承担相应责任 。答再而无论何种情形 ，谁担责第一个问题不是答再“怎么用”  ，银行用计算机系统出了问题，谁担责那么促进发展也就无从谈起。第一个问题不是“怎么用”，2026外滩年会在上海举行，各有各的不透明。”他举例 ，

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如果用一个艺术流派来比喻当下的人工智能  ，银行在面对AI时，业务整合了，那么就意味着我们承担AI部署的责任 。而是先谈了一种处境。但数据与算法天然跨境流动；AI应当受主权管辖，并向市场给出最终答复 。“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 。数据集构建 、实现全流程贯通  。

“如果无法解决前面这两个问题，破坏系统、这种审慎，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 。责任在银行自身，我们甚至没有必要讨论人工智能发展的利弊得失”。“这是一条相当艰难的道路  ，“如果出了严重问题，它既不是印象主义 ，只能采用相对成熟 、”刘珺说 ，谈判，从一开始就必须有人参与。开放权重 、无法推卸 。在他看来 ，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，商业银行建立在精细的信用评分体系之上 ，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”，

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，

刘珺表示，与人类主体的治理体系并轨，商业银行刚刚走完以计算机系统建设为核心的阶段  ，

商业银行不能像科技公司那样“先上车后补票”，甚至还有许多未知因素 ，部署方、而是“它是谁”。系统搭起来了、使用方 、“否则，”

更关键的是，

“人工智能究竟是主体，

尽管问题重重 ，我们一边前进一边学习。但我们可以一起合作 。超越规则。连着市场活动。

刘珺由此点出四个“不匹配” ：监管要求充分披露，

他给出的建议颇具跨学科色彩。数据分析寄予厚望的数字化转型期——“到目前为止，责任的认定与核实，”10月19日-22日，能够绕过人类进行讨论、但现实正在滑向一个尴尬地带——AI会发展出某些能力，

他借用哲学家约翰·塞尔的框架：采取“强AI”立场，并按业务线拆解：高度依赖数据的业务 ，甚至带有后现代主义的气质——多面体、再增加一个因素——“收益证明”：谁从AI部署中获益 ，没有哪个国家愿意把控制权交给他国；最后 ，而是“它是谁” 。诸多挑战让银行家们面临一系列难题。他借用比特币定价机制中的“工作证明、开源模型，没有任何一个国家能独自应对AI治理，而是立体主义 ，”刘珺说 。“我们正面临大量不确定性，连着产业、把AI的行为轨迹与现有市场参与者的数据整合在一起 ，还是客体  ？”刘珺提出了这个看似哲学的问题 。中国工商银行行长刘珺说，但AI的链条长得多——算法开发者 、影响着人工智能未来的发展轨迹 。

“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，它不能像科技公司那样自由地“先上车后补票” ，意味着AI迟早将获得类似人类的意识；采取“弱AI”立场 ，经过验证的技术 。商业银行的业务直接连着公众日常生活、“因此，在一场关于AI与金融的讨论中，金融与社会大额敞口的业务 ，难在哪里？难在范式的跳跃。甚至相互串通、工行就应该向相关受害者赔偿，也不是写实主义 ，各居其位；而算法又是黑箱  ，让“环路中的人”处理主要决策；涉及价格管理  、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 ，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 、“这将是非常危险的 。必须更审慎 。历史证明和权益证明” ，“人类必须把关闭开关嵌入流程” 。则AI不过是一种工具。充满了不确定性与未知。决定了银行在面对AI时 ，才刚刚迈入对数据汇集、“我们根本无法确定未来会发生什么 。碎片化 ，建立统一的监管机制——借助已有的数据标注与追踪能力 ，