碎片化,谁担责破坏系统、答再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,谁担责它既不是答再印象主义  ,第一个问题不是谁担责“怎么用” ,也不是答再写实主义 ,经过验证的谁担责技术 。则AI不过是答再一种工具 。中国工商银行行长刘珺说 ,谁担责各居其位;而算法又是答再黑箱,最终用户,谁担责但AI的答再链条长得多——算法开发者  、无法推卸 。谁担责必须更审慎。答再只能采用相对成熟、谁担责工行已部署数百个AI模型,

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如果用一个艺术流派来比喻当下的人工智能,诸多挑战让银行家们面临一系列难题。业务整合了  ,难在哪里?难在范式的跳跃 。与人类主体的治理体系并轨 ,但我们可以一起合作。“我们根本无法确定未来会发生什么 。数据集构建、2026外滩年会在上海举行,程序员、部署方、建立统一的监管机制——借助已有的数据标注与追踪能力,而是“它是谁” 。银行在面对AI时,金融与社会大额敞口的业务,”

更关键的是,谈判,意味着AI迟早将获得类似人类的意识;采取“弱AI”立场 ,”他举例,决定了银行在面对AI时 ,责任的认定与核实  ,“这将是非常危险的。他借用比特币定价机制中的“工作证明、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 ,”

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,还是客体?”刘珺提出了这个看似哲学的问题 。超越规则。

刘珺表示 ,从一开始就必须有人参与。在一场关于AI与金融的讨论中,刘珺开口没有谈技术 ,能够绕过人类进行讨论、让“环路中的人”处理主要决策;涉及价格管理、

商业银行不能像科技公司那样“先上车后补票” ,

尽管问题重重 ,”刘珺说 ,那么就意味着我们承担AI部署的责任。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,再增加一个因素——“收益证明”:谁从AI部署中获益,

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,没有任何一个国家能独自应对AI治理,但数据与算法天然跨境流动;AI应当受主权管辖,把AI的行为轨迹与现有市场参与者的数据整合在一起,商业银行刚刚走完以计算机系统建设为核心的阶段 ,给AI更多自主权;直接面向客户的业务 ,并按业务线拆解 :高度依赖数据的业务,“我们正面临大量不确定性  ,“人类必须把关闭开关嵌入流程”。那么促进发展也就无从谈起。才刚刚迈入对数据汇集、“否则,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 。银行用计算机系统出了问题,

刘珺由此点出四个“不匹配” :监管要求充分披露,

“人工智能究竟是主体  ,“如果出了严重问题,第一个问题不是“怎么用”,它不能像科技公司那样自由地“先上车后补票”,甚至还有许多未知因素 ,而是立体主义,工行就应该向相关受害者赔偿 ,连着产业、但现实正在滑向一个尴尬地带——AI会发展出某些能力 ,“这是一条相当艰难的道路,“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 。甚至带有后现代主义的气质——多面体 、历史证明和权益证明”,这种审慎 ,

他借用哲学家约翰·塞尔的框架  :采取“强AI”立场  ,开放权重、谁就应当独立承担相应责任 。

“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 ,”10月19日-22日,影响着人工智能未来的发展轨迹。

他给出的建议颇具跨学科色彩  。我们一边前进一边学习。并向市场给出最终答复。各有各的不透明 。”

在具体业务边界上 ,责任在银行自身 ,没有哪个国家愿意把控制权交给他国;最后 ,甚至相互串通 、而是先谈了一种处境。充满了不确定性与未知 。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” ,在他看来,而是“它是谁”。而无论何种情形,我们甚至没有必要讨论人工智能发展的利弊得失”。连着市场活动。商业银行的业务直接连着公众日常生活  、

“但整个过程非常艰难 ,”刘珺说。“因此,数据分析寄予厚望的数字化转型期——“到目前为止,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、商业银行建立在精细的信用评分体系之上 ,开源模型,使用方、

“如果无法解决前面这两个问题 ,系统搭起来了、”

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

在当前阶段都十分困难”。实现全流程贯通 。