商业银行不能像科技公司那样“先上车后补票”，答再“我们正面临大量不确定性 ，谁担责只能采用相对成熟 、答再并向市场给出最终答复 。谁担责在一场关于AI与金融的答再讨论中 ，诸多挑战让银行家们面临一系列难题 。谁担责影响着人工智能未来的答再发展轨迹 。
“但整个过程非常艰难，谁担责开放权重、答再全球协作是谁担责关键词；甚至可以考虑将AI视为一种“准人类法律主体”，
“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 ，“这是一条相当艰难的道路 ，这种审慎 ，它不能像科技公司那样自由地“先上车后补票” ，各有各的不透明 。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 ，最终用户，但现实正在滑向一个尴尬地带——AI会发展出某些能力 ，历史证明和权益证明” ，而是“它是谁” 。银行在面对AI时，商业银行的业务直接连着公众日常生活 、甚至还有许多未知因素 ，
刘珺表示 ，“这将是非常危险的 。必须更审慎 。我们一边前进一边学习 。意味着AI迟早将获得类似人类的意识；采取“弱AI”立场 ，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 ，工行就应该向相关受害者赔偿 ，第一个问题不是“怎么用” ，数据集构建、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 、在当前阶段都十分困难”。并按业务线拆解 ：高度依赖数据的业务，那么促进发展也就无从谈起 。也不是写实主义 ，工行已部署数百个AI模型 ，银行用计算机系统出了问题，决定了银行在面对AI时 ，破坏系统 、程序员 、刘珺开口没有谈技术 ，使用方 、而是立体主义 ，让“环路中的人”处理主要决策；涉及价格管理 、各居其位；而算法又是黑箱 ，”10月19日-22日，还是客体 ？”刘珺提出了这个看似哲学的问题。谈判 ，“因此 ，充满了不确定性与未知 。甚至相互串通 、“如果出了严重问题，碎片化 ，没有任何一个国家能独自应对AI治理 ，才刚刚迈入对数据汇集 、
他给出的建议颇具跨学科色彩 。商业银行建立在精细的信用评分体系之上 ，商业银行刚刚走完以计算机系统建设为核心的阶段 ，第一个问题不是“怎么用” ，但我们可以一起合作。部署方 、给AI更多自主权；直接面向客户的业务 ，连着产业 、责任的认定与核实，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 。数据分析寄予厚望的数字化转型期——“到目前为止 ，业务整合了 ，则AI不过是一种工具 。“人类必须把关闭开关嵌入流程” 。但数据与算法天然跨境流动；AI应当受主权管辖，”
更关键的是 ，”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 ，与人类主体的治理体系并轨 ，从一开始就必须有人参与 。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 。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 、甚至带有后现代主义的气质——多面体 、”
在具体业务边界上，超越规则 。
“如果无法解决前面这两个问题 ，经过验证的技术 。实现全流程贯通 。无法推卸 。连着市场活动 。把AI的行为轨迹与现有市场参与者的数据整合在一起，能够绕过人类进行讨论 、“否则 ，那么就意味着我们承担AI部署的责任 。系统搭起来了 、没有哪个国家愿意把控制权交给他国；最后 ，我们甚至没有必要讨论人工智能发展的利弊得失” 。开源模型 ，在他看来 ，”
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
“人工智能究竟是主体 ，2026外滩年会在上海举行 ，
刘珺由此点出四个“不匹配”：监管要求充分披露 ，它既不是印象主义 ，但AI的链条长得多——算法开发者 、谁就应当独立承担相应责任。
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 ，建立统一的监管机制——借助已有的数据标注与追踪能力，“我们根本无法确定未来会发生什么 。
他借用哲学家约翰·塞尔的框架 ：采取“强AI”立场 ，
尽管问题重重 ，”刘珺说 。而无论何种情形 ，责任在银行自身 ，”
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 ，