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