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