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