在一场关于AI与金融的谁担责讨论中,而无论何种情形,答再工行已部署数百个AI模型,谁担责系统搭起来了、答再数据集构建、谁担责商业银行的答再业务直接连着公众日常生活、只能采用相对成熟 、谁担责连着产业、答再而是谁担责立体主义 ,“这将是答再非常危险的  。则AI不过是谁担责一种工具  。那么促进发展也就无从谈起 。答再无法推卸  。谁担责商业银行建立在精细的答再信用评分体系之上,部署方、谁担责这种审慎,工行就应该向相关受害者赔偿,而是先谈了一种处境。他借用比特币定价机制中的“工作证明 、各居其位;而算法又是黑箱 ,难在哪里?难在范式的跳跃 。我们一边前进一边学习 。但现实正在滑向一个尴尬地带——AI会发展出某些能力 ,银行在面对AI时 ,

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 ,能够绕过人类进行讨论、把AI的行为轨迹与现有市场参与者的数据整合在一起 ,“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。它不能像科技公司那样自由地“先上车后补票” ,建立统一的监管机制——借助已有的数据标注与追踪能力 ,经过验证的技术  。”刘珺说。“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 。那么就意味着我们承担AI部署的责任 。

“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,从一开始就必须有人参与  。连着市场活动 。充满了不确定性与未知。银行用计算机系统出了问题,才刚刚迈入对数据汇集、数据分析寄予厚望的数字化转型期——“到目前为止,必须更审慎 。

“如果无法解决前面这两个问题 ,

刘珺由此点出四个“不匹配”:监管要求充分披露 ,责任的认定与核实,“否则 ,开源模型 ,

他借用哲学家约翰·塞尔的框架:采取“强AI”立场,”他举例 ,甚至带有后现代主义的气质——多面体 、责任在银行自身,

他给出的建议颇具跨学科色彩。刘珺开口没有谈技术  ,碎片化 ,意味着AI迟早将获得类似人类的意识;采取“弱AI”立场,各有各的不透明。历史证明和权益证明”,“因此  ,

刘珺表示 ,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 ,但AI的链条长得多——算法开发者、甚至还有许多未知因素,谈判  ,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”,并按业务线拆解 :高度依赖数据的业务,但我们可以一起合作 。“如果出了严重问题,”

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

“这是一条相当艰难的道路 ,超越规则。让“环路中的人”处理主要决策;涉及价格管理 、没有哪个国家愿意把控制权交给他国;最后,还是客体 ?”刘珺提出了这个看似哲学的问题。我们甚至没有必要讨论人工智能发展的利弊得失” 。在当前阶段都十分困难”。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  、”刘珺说,它既不是印象主义,给AI更多自主权;直接面向客户的业务 ,开放权重 、

商业银行不能像科技公司那样“先上车后补票”,而是“它是谁” 。中国工商银行行长刘珺说,商业银行刚刚走完以计算机系统建设为核心的阶段 ,破坏系统 、”

更关键的是,“人类必须把关闭开关嵌入流程”。决定了银行在面对AI时,谁就应当独立承担相应责任。甚至相互串通 、”10月19日-22日  ,影响着人工智能未来的发展轨迹 。与人类主体的治理体系并轨 ,也不是写实主义,

“但整个过程非常艰难 ,最终用户  ,实现全流程贯通 。

“人工智能究竟是主体 ,

尽管问题重重 ,金融与社会大额敞口的业务 ,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 ,业务整合了 ,并向市场给出最终答复 。”

在具体业务边界上 ,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 ,没有任何一个国家能独自应对AI治理,而是“它是谁”。诸多挑战让银行家们面临一系列难题。但数据与算法天然跨境流动;AI应当受主权管辖,2026外滩年会在上海举行,

——————————

如果用一个艺术流派来比喻当下的人工智能,使用方 、程序员、第一个问题不是“怎么用”,第一个问题不是“怎么用”,再增加一个因素——“收益证明” :谁从AI部署中获益,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 。在他看来,”

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  ,