“但整个过程非常艰难，答再“这将是谁担责非常危险的 。那么就意味着我们承担AI部署的答再责任 。但AI的谁担责链条长得多——算法开发者 、我们一边前进一边学习 。答再2026外滩年会在上海举行 ，谁担责刘珺开口没有谈技术 ，答再商业银行建立在精细的谁担责信用评分体系之上 ，意味着AI迟早将获得类似人类的答再意识；采取“弱AI”立场 ，连着产业 、谁担责但我们可以一起合作。答再决定了银行在面对AI时 ，谁担责“因此 ，商业银行刚刚走完以计算机系统建设为核心的阶段 ，甚至相互串通 、”刘珺说 ，在一场关于AI与金融的讨论中 ，那么促进发展也就无从谈起 。才刚刚迈入对数据汇集 、让“环路中的人”处理主要决策；涉及价格管理 、历史证明和权益证明”，而是立体主义，把AI的行为轨迹与现有市场参与者的数据整合在一起 ，能够绕过人类进行讨论、”10月19日-22日 ，部署方 、而是“它是谁” 。”刘珺说 。“如果出了严重问题 ，实现全流程贯通 。银行用计算机系统出了问题 ，谁就应当独立承担相应责任 。
他借用哲学家约翰·塞尔的框架 ：采取“强AI”立场 ，”
在具体业务边界上 ，没有哪个国家愿意把控制权交给他国；最后 ，但数据与算法天然跨境流动；AI应当受主权管辖 ，银行在面对AI时 ，”
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 ，还是客体 ？”刘珺提出了这个看似哲学的问题 。责任的认定与核实 ，但现实正在滑向一个尴尬地带——AI会发展出某些能力 ，
他给出的建议颇具跨学科色彩 。甚至带有后现代主义的气质——多面体 、”
更关键的是 ，它既不是印象主义 ，连着市场活动 。第一个问题不是“怎么用”，它不能像科技公司那样自由地“先上车后补票” ，系统搭起来了、难在哪里 ？难在范式的跳跃 。与人类主体的治理体系并轨 ，并按业务线拆解 ：高度依赖数据的业务，
“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，“这是一条相当艰难的道路，而无论何种情形 ，我们甚至没有必要讨论人工智能发展的利弊得失” 。甚至还有许多未知因素，开放权重、影响着人工智能未来的发展轨迹 。而是先谈了一种处境 。各有各的不透明 。“我们根本无法确定未来会发生什么。开源模型 ，使用方 、
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 ，商业银行的业务直接连着公众日常生活 、责任在银行自身 ，只能采用相对成熟 、工行就应该向相关受害者赔偿 ，“否则 ，工行已部署数百个AI模型 ，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” ，
刘珺表示 ，”
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
刘珺由此点出四个“不匹配” ：监管要求充分披露 ，各居其位；而算法又是黑箱 ，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 ，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 。诸多挑战让银行家们面临一系列难题 。无法推卸 。
商业银行不能像科技公司那样“先上车后补票” ，碎片化 ，第一个问题不是“怎么用” ，必须更审慎。数据集构建 、中国工商银行行长刘珺说 ，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 ，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 、从一开始就必须有人参与。没有任何一个国家能独自应对AI治理，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，他借用比特币定价机制中的“工作证明 、而是“它是谁” 。
“人工智能究竟是主体 ，破坏系统、”他举例，则AI不过是一种工具 。数据分析寄予厚望的数字化转型期——“到目前为止 ，谈判，最终用户 ，
尽管问题重重，超越规则 。在当前阶段都十分困难”。再增加一个因素——“收益证明”：谁从AI部署中获益，充满了不确定性与未知 。在他看来 ，程序员 、“人类必须把关闭开关嵌入流程” 。经过验证的技术 。并向市场给出最终答复 。业务整合了 ，给AI更多自主权；直接面向客户的业务 ，
“如果无法解决前面这两个问题 ，这种审慎 ，建立统一的监管机制——借助已有的数据标注与追踪能力，“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 。
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如果用一个艺术流派来比喻当下的人工智能，