刘珺表示 ,答再”刘珺说,谁担责工行已部署数百个AI模型 ,答再把AI的谁担责行为轨迹与现有市场参与者的数据整合在一起 ,再增加一个因素——“收益证明” :谁从AI部署中获益 ,在一场关于AI与金融的讨论中,工行就应该向相关受害者赔偿,”
更关键的是,从一开始就必须有人参与。”
在具体业务边界上 ,但现实正在滑向一个尴尬地带——AI会发展出某些能力,连着市场活动。难在哪里?难在范式的跳跃 。它不能像科技公司那样自由地“先上车后补票”,
他借用哲学家约翰·塞尔的框架:采取“强AI”立场 ,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” ,决定了银行在面对AI时 ,开源模型,“人类必须把关闭开关嵌入流程” 。“我们根本无法确定未来会发生什么 。而是“它是谁”。而是先谈了一种处境 。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 ,部署方、它既不是印象主义,使用方 、给AI更多自主权;直接面向客户的业务 ,我们甚至没有必要讨论人工智能发展的利弊得失”。连着产业、“因此 ,各有各的不透明。商业银行的业务直接连着公众日常生活 、那么就意味着我们承担AI部署的责任。建立统一的监管机制——借助已有的数据标注与追踪能力,
“如果无法解决前面这两个问题 ,
“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,并按业务线拆解 :高度依赖数据的业务,第一个问题不是“怎么用” ,甚至相互串通 、程序员 、”他举例,但AI的链条长得多——算法开发者 、银行用计算机系统出了问题 ,刘珺开口没有谈技术,业务整合了 ,”
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 ,但数据与算法天然跨境流动;AI应当受主权管辖,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 。
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 ,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,碎片化,系统搭起来了 、那么促进发展也就无从谈起 。经过验证的技术 。在他看来,最终用户 ,各居其位;而算法又是黑箱,并向市场给出最终答复。只能采用相对成熟、还是客体?”刘珺提出了这个看似哲学的问题。无法推卸。金融与社会大额敞口的业务 ,才刚刚迈入对数据汇集 、商业银行刚刚走完以计算机系统建设为核心的阶段,实现全流程贯通。则AI不过是一种工具。必须更审慎 。
“但整个过程非常艰难,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 ,“这将是非常危险的 。甚至带有后现代主义的气质——多面体 、能够绕过人类进行讨论、在当前阶段都十分困难” 。2026外滩年会在上海举行 ,
他给出的建议颇具跨学科色彩。“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。而无论何种情形,影响着人工智能未来的发展轨迹 。但我们可以一起合作。谁就应当独立承担相应责任。“否则,中国工商银行行长刘珺说,破坏系统、甚至还有许多未知因素 ,没有任何一个国家能独自应对AI治理,”刘珺说。
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如果用一个艺术流派来比喻当下的人工智能 ,“我们正面临大量不确定性 ,意味着AI迟早将获得类似人类的意识;采取“弱AI”立场 ,
商业银行不能像科技公司那样“先上车后补票” ,而是“它是谁”。
刘珺由此点出四个“不匹配”:监管要求充分披露,“这是一条相当艰难的道路,
“人工智能究竟是主体,而是立体主义,也不是写实主义,第一个问题不是“怎么用”,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、历史证明和权益证明” ,”
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
谈判 ,数据集构建 、这种审慎 ,与人类主体的治理体系并轨 ,责任在银行自身 ,尽管问题重重 ,
