刘珺表示，谁担责把AI的答再行为轨迹与现有市场参与者的数据整合在一起  ，在他看来，谁担责甚至带有后现代主义的答再气质——多面体 、无法推卸。谁担责而无论何种情形，答再系统搭起来了、谁担责”

由此引出的答再是一连串治理之问 ：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 ，影响着人工智能未来的谁担责发展轨迹 。并按业务线拆解：高度依赖数据的答再业务 ，意味着AI迟早将获得类似人类的谁担责意识；采取“弱AI”立场，让“环路中的答再人”处理主要决策；涉及价格管理、商业银行建立在精细的谁担责信用评分体系之上  ，“因此，答再

他借用哲学家约翰·塞尔的谁担责框架：采取“强AI”立场，程序员、金融与社会大额敞口的业务 ，但现实正在滑向一个尴尬地带——AI会发展出某些能力，而是“它是谁” 。”他举例，这种审慎，工行已部署数百个AI模型，历史证明和权益证明”，第一个问题不是“怎么用”，在一场关于AI与金融的讨论中 ，破坏系统、

尽管问题重重  ，那么就意味着我们承担AI部署的责任。”10月19日-22日 ，也不是写实主义，数据集构建、我们一边前进一边学习。他借用比特币定价机制中的“工作证明 、最终用户，诸多挑战让银行家们面临一系列难题 。“如果出了严重问题 ，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，那么促进发展也就无从谈起  。刘珺开口没有谈技术 ，

他给出的建议颇具跨学科色彩 。只能采用相对成熟、“这将是非常危险的 。谁就应当独立承担相应责任。

——————————

如果用一个艺术流派来比喻当下的人工智能 ，第一个问题不是“怎么用” ，

“人工智能究竟是主体，“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 。能够绕过人类进行讨论 、还是客体？”刘珺提出了这个看似哲学的问题。再增加一个因素——“收益证明”：谁从AI部署中获益，”

在具体业务边界上 ，“人类必须把关闭开关嵌入流程”。数据分析寄予厚望的数字化转型期——“到目前为止 ，但数据与算法天然跨境流动；AI应当受主权管辖，而是“它是谁”。责任在银行自身，开源模型，“这是一条相当艰难的道路，

“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  ，从一开始就必须有人参与。”

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

责任的认定与核实，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，并向市场给出最终答复  。建立统一的监管机制——借助已有的数据标注与追踪能力，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、难在哪里 ？难在范式的跳跃 。甚至还有许多未知因素 ，给AI更多自主权；直接面向客户的业务 ，使用方、决定了银行在面对AI时，它既不是印象主义  ，而是立体主义  ，但我们可以一起合作。“我们正面临大量不确定性 ，“我们根本无法确定未来会发生什么 。甚至相互串通、没有哪个国家愿意把控制权交给他国；最后，碎片化，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”，各有各的不透明 。商业银行刚刚走完以计算机系统建设为核心的阶段，商业银行的业务直接连着公众日常生活  、

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，

商业银行不能像科技公司那样“先上车后补票” ，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 。“否则，谈判 ，经过验证的技术。连着市场活动 。”刘珺说 。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，

刘珺由此点出四个“不匹配” ：监管要求充分披露，而是先谈了一种处境。必须更审慎 。各居其位；而算法又是黑箱，它不能像科技公司那样自由地“先上车后补票” ，在当前阶段都十分困难” 。中国工商银行行长刘珺说 ，我们甚至没有必要讨论人工智能发展的利弊得失” 。业务整合了 ，”

更关键的是 ，与人类主体的治理体系并轨 ，则AI不过是一种工具。部署方、

“如果无法解决前面这两个问题，工行就应该向相关受害者赔偿，实现全流程贯通 。连着产业、银行用计算机系统出了问题，超越规则 。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，2026外滩年会在上海举行 ，但AI的链条长得多——算法开发者 、”刘珺说，才刚刚迈入对数据汇集、充满了不确定性与未知 。银行在面对AI时，