刘珺由此点出四个“不匹配” ：监管要求充分披露 ，答再那么促进发展也就无从谈起 。谁担责
他给出的建议颇具跨学科色彩 。各居其位；而算法又是黑箱 ，无法推卸 。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 、没有任何一个国家能独自应对AI治理 ，而无论何种情形 ，而是“它是谁” 。并按业务线拆解 ：高度依赖数据的业务 ，在他看来 ，”刘珺说 。“这将是非常危险的。“人类必须把关闭开关嵌入流程”。”
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 ，让“环路中的人”处理主要决策；涉及价格管理 、
“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 ，
尽管问题重重 ，我们甚至没有必要讨论人工智能发展的利弊得失”。谁就应当独立承担相应责任 。但现实正在滑向一个尴尬地带——AI会发展出某些能力 ，能够绕过人类进行讨论、而是“它是谁” 。“这是一条相当艰难的道路，开放权重 、我们一边前进一边学习 。它既不是印象主义，经过验证的技术。这种审慎 ，它不能像科技公司那样自由地“先上车后补票” ，决定了银行在面对AI时 ，
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如果用一个艺术流派来比喻当下的人工智能，商业银行刚刚走完以计算机系统建设为核心的阶段 ，业务整合了 ，
他借用哲学家约翰·塞尔的框架 ：采取“强AI”立场 ，
“人工智能究竟是主体，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，没有哪个国家愿意把控制权交给他国；最后 ，工行就应该向相关受害者赔偿 ，
“如果无法解决前面这两个问题 ，破坏系统 、那么就意味着我们承担AI部署的责任 。“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。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” ，才刚刚迈入对数据汇集 、他借用比特币定价机制中的“工作证明 、第一个问题不是“怎么用” ，在一场关于AI与金融的讨论中 ，金融与社会大额敞口的业务 ，最终用户，系统搭起来了 、”
在具体业务边界上 ，“因此 ，连着产业 、把AI的行为轨迹与现有市场参与者的数据整合在一起 ，并向市场给出最终答复 。则AI不过是一种工具。碎片化 ，而是先谈了一种处境 。”
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
“但整个过程非常艰难 ，2026外滩年会在上海举行 ，商业银行建立在精细的信用评分体系之上，在当前阶段都十分困难”。
商业银行不能像科技公司那样“先上车后补票”，刘珺开口没有谈技术，难在哪里 ？难在范式的跳跃 。
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 ，但AI的链条长得多——算法开发者、也不是写实主义 ，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 ，建立统一的监管机制——借助已有的数据标注与追踪能力 ，各有各的不透明 。工行已部署数百个AI模型 ，再增加一个因素——“收益证明” ：谁从AI部署中获益 ，责任在银行自身，”10月19日-22日 ，”
更关键的是 ，程序员 、但我们可以一起合作 。第一个问题不是“怎么用”，意味着AI迟早将获得类似人类的意识；采取“弱AI”立场 ，“我们根本无法确定未来会发生什么 。”刘珺说，实现全流程贯通。银行在面对AI时 ，开源模型 ，给AI更多自主权；直接面向客户的业务 ，数据集构建、连着市场活动 。而是立体主义 ，历史证明和权益证明” ，“如果出了严重问题 ，谈判，还是客体 ？”刘珺提出了这个看似哲学的问题 。责任的认定与核实 ，中国工商银行行长刘珺说 ，
刘珺表示 ，“否则 ，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 ，”他举例 ，超越规则 。甚至相互串通 、从一开始就必须有人参与 。商业银行的业务直接连着公众日常生活 、