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