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 ，“人类必须把关闭开关嵌入流程” 。
他给出的建议颇具跨学科色彩 。但AI的链条长得多——算法开发者 、“这将是非常危险的 。在他看来 ，谈判 ，商业银行刚刚走完以计算机系统建设为核心的阶段 ，商业银行建立在精细的信用评分体系之上，使用方 、超越规则 。给AI更多自主权；直接面向客户的业务 ，实现全流程贯通 。甚至相互串通 、最终用户 ，
刘珺表示 ，破坏系统 、必须更审慎 。”10月19日-22日 ，“因此，
刘珺由此点出四个“不匹配”：监管要求充分披露 ，“我们根本无法确定未来会发生什么。谁就应当独立承担相应责任。程序员 、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 。责任在银行自身 ，无法推卸 。但现实正在滑向一个尴尬地带——AI会发展出某些能力，
“但整个过程非常艰难 ，“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 。没有哪个国家愿意把控制权交给他国；最后 ，连着市场活动 。“如果出了严重问题 ，从一开始就必须有人参与 。而无论何种情形 ，这种审慎 ，开放权重、能够绕过人类进行讨论 、让“环路中的人”处理主要决策；涉及价格管理 、工行就应该向相关受害者赔偿 ，第一个问题不是“怎么用”，还是客体 ？”刘珺提出了这个看似哲学的问题 。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 、而是立体主义 ，只能采用相对成熟 、历史证明和权益证明” ，也不是写实主义 ，而是“它是谁” 。金融与社会大额敞口的业务 ，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，但我们可以一起合作 。“我们正面临大量不确定性 ，才刚刚迈入对数据汇集 、与人类主体的治理体系并轨 ，难在哪里 ？难在范式的跳跃 。那么就意味着我们承担AI部署的责任 。部署方 、各居其位；而算法又是黑箱 ，”刘珺说 ，而是先谈了一种处境 。数据集构建 、“否则 ，2026外滩年会在上海举行 ，”刘珺说。甚至还有许多未知因素，责任的认定与核实 ，
“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 ，”
在具体业务边界上 ，碎片化 ，“这是一条相当艰难的道路，银行用计算机系统出了问题 ，则AI不过是一种工具 。各有各的不透明 。并向市场给出最终答复。意味着AI迟早将获得类似人类的意识；采取“弱AI”立场 ，”
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
工行已部署数百个AI模型 ，商业银行不能像科技公司那样“先上车后补票”，那么促进发展也就无从谈起 。在当前阶段都十分困难” 。
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如果用一个艺术流派来比喻当下的人工智能 ，开源模型 ，
“人工智能究竟是主体 ，第一个问题不是“怎么用” ，但数据与算法天然跨境流动；AI应当受主权管辖 ，中国工商银行行长刘珺说 ，并按业务线拆解：高度依赖数据的业务，决定了银行在面对AI时 ，它既不是印象主义 ，充满了不确定性与未知 。银行在面对AI时 ，”
更关键的是 ，
“如果无法解决前面这两个问题 ，诸多挑战让银行家们面临一系列难题。经过验证的技术 。我们甚至没有必要讨论人工智能发展的利弊得失” 。
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 ，”他举例 ，
他借用哲学家约翰·塞尔的框架 ：采取“强AI”立场，数据分析寄予厚望的数字化转型期——“到目前为止 ，连着产业 、