工行行长刘珺谈AI治理：先问“它是谁”，再谈怎么用

银行用AI，不能照搬科技公司那套“先上车后补票”的做法，审慎是前提。刘珺的意思是，银行碰AI，头一个要回答的不是“怎么用”，而是“它是谁”。

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拿艺术流派打比方，中国工商银行行长刘珺认为当下的人工智能既不像印象主义，也不像写实主义，倒更像立体主义，甚至带点后现代主义的气质：多面、碎片化，不确定性和未知都很多。“我们正面临大量不确定性，甚至还有许多未知因素，影响着人工智能未来的发展轨迹。”10月19日-22日，2026外滩年会在上海举行，在一场围绕AI与金融的讨论中，刘珺开场没聊技术，先讲了一种处境。

他说，这些挑战让银行家们碰上一连串难题。难在哪儿？难在范式跳跃。商业银行以计算机系统建设为核心的那个阶段才刚走完，系统建好了、业务也整合了，数字化转型期刚刚起步，对数据汇集、数据集构建、数据分析抱了很大期望——“到目前为止，我们还没有完成这一转型过程”——结果又被推上了通往AI的新路。“我们根本无法确定未来会发生什么。”

更要紧的一层在于，商业银行业务直接连着公众日常生活、连着产业、连着市场活动。科技公司可以自由地“先上车后补票”，银行不行，只能用相对成熟、经过验证的技术。这份审慎决定了：银行面对AI，第一个问题不是“怎么用”，而是“它是谁”。

“人工智能究竟是主体，还是客体？”刘珺把这个看似哲学的问题摆了出来。

他借用了哲学家约翰·塞尔的框架：站“强AI”一边，等于认定AI迟早会有类似人类的意识；站“弱AI”一边，AI就只是一种工具。可现实正滑向一个尴尬地带——AI会生出某些能力，绕开人类去讨论、谈判，甚至相互串通、破坏系统、超越规则。“这将是非常危险的。”

接下来是一串治理之问：AI该不该成为与人类并列的法律主体？还是说它只是技术工具？它的行为由谁来负责？

以前银行用计算机系统出了事，责任在银行自己，推不掉。AI的链条却长得多——算法开发者、程序员、部署方、使用方、最终用户，各在其位；算法又是个黑箱，“因此，责任的认定与核实，在当前阶段都十分困难”。

刘珺据此点出四个“不匹配”：监管要求充分披露，算法和数据参数却仍藏在黑箱里；数据必须存在主权管辖范围内，数据与算法却天然跨境流动；AI应当受主权管辖，可没有哪个国家愿意把控制权交给别国；还有，商业银行建立在精细的信用评分体系之上，那人工智能算法又该怎么准确做信用评估？闭源、开放权重、开源模型，各有各的不透明。

“如果无法解决前面这两个问题，那么促进发展也就无从谈起。”刘珺说。

他的建议带着跨学科的色彩：借用工作证明、历史证明和权益证明，再加一个因素——“收益证明”。谁从AI部署中获益，谁就应当独立承担相应责任。

他举例称，工行若在各条业务线上大规模铺开AI工具和智能体的应用，收益全落到工行的资产负债表、利润表和收入表里，那责任也就归工行。“真出了大问题，工行就得赔偿相关受害者，还得给市场一个最终说法。”

落到具体业务边界，工行已部署数百个AI模型，并按业务线拆开处理：高度依赖数据的业务，给AI更多自主权；直接面向客户的业务，主要决策交给“环路中的人”；涉及价格管理、金融与社会大额敞口的业务，从一开始就得有人参与。不管哪种情形，“人类必须把关闭开关嵌入流程”。

他还借鉴了法律中“排除合理怀疑”的标准：AI工具如果做不到可解释性与互操作性，“我们就必须把这些AI工具放到一边”——这个切换开关，握在人类手里。

问题虽多，刘珺守住一条底线：技术发展最终都该服务于人类社会的进步，“否则，我们甚至没有必要讨论人工智能发展的利弊得失”。在他看来，AI治理没有哪个国家能独自应对，全球协作是关键；甚至可以设想把AI当成一种“准人类法律主体”，与人类主体的治理体系并轨，建立统一监管机制——借助已有的数据标注与追踪能力，把AI的行为轨迹和现有市场参与者的数据整合起来，让全流程贯通。

“但整个过程非常艰难，我们一边前进一边学习。”刘珺说，“这是一条相当艰难的道路，但我们可以一起合作。”