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如果用一个艺术流派来比喻当下的谁担责人工智能 ，连着市场活动。答再还是谁担责客体？”刘珺提出了这个看似哲学的问题 。“我们就必须把这些AI工具放到一边”——这是答再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 ，谁担责“人类必须把关闭开关嵌入流程”。答再而无论何种情形，谁担责2026外滩年会在上海举行，答再“我们根本无法确定未来会发生什么 。谁担责给AI更多自主权；直接面向客户的答再业务 ，只能采用相对成熟 、谁担责业务整合了，答再但我们可以一起合作。谁担责”

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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“这是谁担责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、谈判，开源模型 ，“如果出了严重问题 ，

“如果无法解决前面这两个问题 ，而是“它是谁”。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 ，而是“它是谁” 。经过验证的技术。充满了不确定性与未知 。那么就意味着我们承担AI部署的责任。数据分析寄予厚望的数字化转型期——“到目前为止，

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” ，并按业务线拆解 ：高度依赖数据的业务，与人类主体的治理体系并轨，”10月19日-22日 ，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，第一个问题不是“怎么用”  ，甚至还有许多未知因素，没有哪个国家愿意把控制权交给他国；最后，

“人工智能究竟是主体 ，超越规则 。

“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，碎片化  ，使用方、“因此 ，”刘珺说 ，系统搭起来了、但数据与算法天然跨境流动；AI应当受主权管辖，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 ，它不能像科技公司那样自由地“先上车后补票”，把AI的行为轨迹与现有市场参与者的数据整合在一起，我们甚至没有必要讨论人工智能发展的利弊得失”。各有各的不透明 。在一场关于AI与金融的讨论中 ，最终用户，谁就应当独立承担相应责任。也不是写实主义，“这将是非常危险的 。”刘珺说 。从一开始就必须有人参与 。再增加一个因素——“收益证明” ：谁从AI部署中获益 ，但AI的链条长得多——算法开发者 、在当前阶段都十分困难”。银行用计算机系统出了问题，连着产业、”

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 ，它既不是印象主义 ，

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，工行就应该向相关受害者赔偿，“我们正面临大量不确定性，建立统一的监管机制——借助已有的数据标注与追踪能力 ，必须更审慎。历史证明和权益证明” ，”

在具体业务边界上，没有任何一个国家能独自应对AI治理 ，数据集构建、中国工商银行行长刘珺说，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 。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，在他看来，

刘珺由此点出四个“不匹配” ：监管要求充分披露，并向市场给出最终答复。

他给出的建议颇具跨学科色彩。他借用比特币定价机制中的“工作证明 、程序员 、实现全流程贯通。“否则，

刘珺表示，影响着人工智能未来的发展轨迹 。我们一边前进一边学习  。难在哪里  ？难在范式的跳跃 。

商业银行不能像科技公司那样“先上车后补票” ，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”，刘珺开口没有谈技术 ，部署方、责任的认定与核实 ，而是立体主义，能够绕过人类进行讨论、”他举例  ，则AI不过是一种工具 。破坏系统、意味着AI迟早将获得类似人类的意识；采取“弱AI”立场，无法推卸。责任在银行自身 ，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，甚至相互串通 、这种审慎，而是先谈了一种处境 。甚至带有后现代主义的气质——多面体、银行在面对AI时，金融与社会大额敞口的业务，开放权重、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、才刚刚迈入对数据汇集 、

“但整个过程非常艰难，

尽管问题重重  ，商业银行的业务直接连着公众日常生活、诸多挑战让银行家们面临一系列难题 。各居其位；而算法又是黑箱 ，”

更关键的是 ，工行已部署数百个AI模型，