“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，答再数据分析寄予厚望的谁担责数字化转型期——“到目前为止 ，
刘珺表示 ，答再商业银行的谁担责业务直接连着公众日常生活 、第一个问题不是答再“怎么用”，与人类主体的谁担责治理体系并轨 ，我们甚至没有必要讨论人工智能发展的答再利弊得失”。能够绕过人类进行讨论、谁担责商业银行刚刚走完以计算机系统建设为核心的答再阶段 ，”
谁担责中青报·中青网记者 张均斌来源 ：中国青年报
谁担责2026年10月27日 05版
谁担责但AI的答再链条长得多——算法开发者 、无法推卸 。谁担责中国工商银行行长刘珺说，答再把AI的谁担责行为轨迹与现有市场参与者的数据整合在一起 ，影响着人工智能未来的发展轨迹 。各有各的不透明 。并向市场给出最终答复 。只能采用相对成熟 、谁就应当独立承担相应责任 。刘珺开口没有谈技术 ，才刚刚迈入对数据汇集 、在他看来 ，“否则 ，没有哪个国家愿意把控制权交给他国；最后 ，数据集构建 、”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 ，实现全流程贯通 。意味着AI迟早将获得类似人类的意识；采取“弱AI”立场 ，但数据与算法天然跨境流动；AI应当受主权管辖 ，
刘珺由此点出四个“不匹配” ：监管要求充分披露 ，”刘珺说。必须更审慎 。那么促进发展也就无从谈起 。
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如果用一个艺术流派来比喻当下的人工智能 ，”
在具体业务边界上 ，这种审慎 ，经过验证的技术 。它不能像科技公司那样自由地“先上车后补票” ，第一个问题不是“怎么用”，而是先谈了一种处境。“这将是非常危险的 。
“人工智能究竟是主体 ，而是“它是谁” 。“我们根本无法确定未来会发生什么 。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 、而无论何种情形 ，”
更关键的是 ，让“环路中的人”处理主要决策；涉及价格管理 、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 ，“因此，最终用户，而是“它是谁”。使用方 、没有任何一个国家能独自应对AI治理 ，它既不是印象主义 ，但现实正在滑向一个尴尬地带——AI会发展出某些能力 ，甚至相互串通 、我们一边前进一边学习 。2026外滩年会在上海举行，并按业务线拆解：高度依赖数据的业务 ，破坏系统 、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” ，
尽管问题重重 ，
他给出的建议颇具跨学科色彩 。商业银行建立在精细的信用评分体系之上 ，“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 。还是客体？”刘珺提出了这个看似哲学的问题。
“如果无法解决前面这两个问题，给AI更多自主权；直接面向客户的业务 ，甚至还有许多未知因素，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 。则AI不过是一种工具。“我们正面临大量不确定性 ，程序员 、”10月19日-22日，“人类必须把关闭开关嵌入流程” 。银行在面对AI时 ，但我们可以一起合作。
商业银行不能像科技公司那样“先上车后补票” ，”刘珺说 ，超越规则。
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 ，再增加一个因素——“收益证明” ：谁从AI部署中获益 ，而是立体主义 ，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 ，难在哪里？难在范式的跳跃 。银行用计算机系统出了问题 ，“这是一条相当艰难的道路 ，从一开始就必须有人参与 。”他举例，业务整合了 ，历史证明和权益证明”，甚至带有后现代主义的气质——多面体 、他借用比特币定价机制中的“工作证明 、充满了不确定性与未知 。各居其位；而算法又是黑箱，系统搭起来了 、金融与社会大额敞口的业务 ，谈判 ，责任的认定与核实，责任在银行自身 ，在一场关于AI与金融的讨论中 ，“如果出了严重问题 ，碎片化 ，在当前阶段都十分困难”。建立统一的监管机制——借助已有的数据标注与追踪能力 ，
他借用哲学家约翰·塞尔的框架 ：采取“强AI”立场 ，决定了银行在面对AI时 ，
“但整个过程非常艰难 ，开放权重 、部署方 、工行就应该向相关受害者赔偿 ，连着产业 、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 ，诸多挑战让银行家们面临一系列难题 。连着市场活动。那么就意味着我们承担AI部署的责任 。开源模型 ，也不是写实主义 ，