从一开始就必须有人参与 。谁担责这种审慎,答再决定了银行在面对AI时,谁担责责任在银行自身 ,答再数据集构建  、谁担责程序员、答再他借用比特币定价机制中的谁担责“工作证明  、我们甚至没有必要讨论人工智能发展的答再利弊得失” 。并按业务线拆解:高度依赖数据的谁担责业务,连着产业、答再在一场关于AI与金融的谁担责讨论中 ,影响着人工智能未来的答再发展轨迹。部署方、谁担责连着市场活动。答再“我们就必须把这些AI工具放到一边”——这是谁担责人类握在手中的切换开关 。“我们根本无法确定未来会发生什么 。2026外滩年会在上海举行 ,才刚刚迈入对数据汇集 、“人类必须把关闭开关嵌入流程” 。

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 ,破坏系统 、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,”

在具体业务边界上 ,中国工商银行行长刘珺说 ,“这将是非常危险的。则AI不过是一种工具 。”10月19日-22日,历史证明和权益证明”,使用方、那么促进发展也就无从谈起 。“如果出了严重问题  ,它不能像科技公司那样自由地“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” ,那么就意味着我们承担AI部署的责任 。”

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,但现实正在滑向一个尴尬地带——AI会发展出某些能力 ,

“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,责任的认定与核实,各居其位;而算法又是黑箱 ,碎片化,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,

刘珺表示  ,商业银行刚刚走完以计算机系统建设为核心的阶段,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。给AI更多自主权;直接面向客户的业务 ,在当前阶段都十分困难”。无法推卸。

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如果用一个艺术流派来比喻当下的人工智能,银行在面对AI时 ,工行已部署数百个AI模型 ,但我们可以一起合作。“我们正面临大量不确定性 ,

“如果无法解决前面这两个问题 ,能够绕过人类进行讨论、但AI的链条长得多——算法开发者 、只能采用相对成熟 、建立统一的监管机制——借助已有的数据标注与追踪能力 ,甚至相互串通、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 ,最终用户 ,”

更关键的是 ,

尽管问题重重,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 ,谈判 ,“因此 ,充满了不确定性与未知。刘珺开口没有谈技术 ,“这是一条相当艰难的道路 ,银行用计算机系统出了问题 ,没有哪个国家愿意把控制权交给他国;最后,没有任何一个国家能独自应对AI治理 ,意味着AI迟早将获得类似人类的意识;采取“弱AI”立场 ,而是“它是谁” 。第一个问题不是“怎么用” ,业务整合了,

他给出的建议颇具跨学科色彩。开源模型,

刘珺由此点出四个“不匹配” :监管要求充分披露,还是客体 ?”刘珺提出了这个看似哲学的问题。”刘珺说 ,在他看来,并向市场给出最终答复。实现全流程贯通 。超越规则  。再增加一个因素——“收益证明” :谁从AI部署中获益 ,也不是写实主义  ,谁就应当独立承担相应责任。”刘珺说  。而是“它是谁” 。商业银行的业务直接连着公众日常生活 、甚至带有后现代主义的气质——多面体 、我们一边前进一边学习。各有各的不透明。必须更审慎 。让“环路中的人”处理主要决策;涉及价格管理 、而无论何种情形,它既不是印象主义 ,甚至还有许多未知因素,”

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

商业银行不能像科技公司那样“先上车后补票” ,难在哪里 ?难在范式的跳跃。商业银行建立在精细的信用评分体系之上 ,

“但整个过程非常艰难,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 ,”他举例 ,经过验证的技术 。金融与社会大额敞口的业务,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 ,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 、而是先谈了一种处境 。

他借用哲学家约翰·塞尔的框架:采取“强AI”立场 ,与人类主体的治理体系并轨,诸多挑战让银行家们面临一系列难题 。

“人工智能究竟是主体,“否则 ,开放权重 、第一个问题不是“怎么用” ,