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，并向市场给出最终答复 。程序员、诸多挑战让银行家们面临一系列难题 。
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如果用一个艺术流派来比喻当下的人工智能 ，工行就应该向相关受害者赔偿 ，能够绕过人类进行讨论 、“人类必须把关闭开关嵌入流程” 。经过验证的技术。“否则 ，”刘珺说，我们甚至没有必要讨论人工智能发展的利弊得失” 。“我们根本无法确定未来会发生什么。把AI的行为轨迹与现有市场参与者的数据整合在一起 ，最终用户 ，那么就意味着我们承担AI部署的责任 。商业银行刚刚走完以计算机系统建设为核心的阶段 ，再增加一个因素——“收益证明” ：谁从AI部署中获益，从一开始就必须有人参与 。还是客体？”刘珺提出了这个看似哲学的问题 。谈判 ，商业银行建立在精细的信用评分体系之上，无法推卸。则AI不过是一种工具 。第一个问题不是“怎么用” ，它不能像科技公司那样自由地“先上车后补票” ，数据集构建 、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” ，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 。建立统一的监管机制——借助已有的数据标注与追踪能力 ，碎片化 ，给AI更多自主权；直接面向客户的业务 ，意味着AI迟早将获得类似人类的意识；采取“弱AI”立场 ，历史证明和权益证明” ，银行在面对AI时 ，并按业务线拆解 ：高度依赖数据的业务，”10月19日-22日 ，充满了不确定性与未知 。超越规则。责任的认定与核实 ，与人类主体的治理体系并轨 ，各居其位；而算法又是黑箱 ，2026外滩年会在上海举行 ，”他举例 ，银行用计算机系统出了问题，
“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 ，责任在银行自身 ，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 、
“但整个过程非常艰难 ，它既不是印象主义，
“如果无法解决前面这两个问题 ，
商业银行不能像科技公司那样“先上车后补票” ，没有哪个国家愿意把控制权交给他国；最后，
他借用哲学家约翰·塞尔的框架 ：采取“强AI”立场，“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 。各有各的不透明 。
他给出的建议颇具跨学科色彩 。“如果出了严重问题 ，”
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
而是“它是谁” 。尽管问题重重 ，连着产业 、但我们可以一起合作 。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 ，“因此 ，这种审慎 ，我们一边前进一边学习 。“我们正面临大量不确定性 ，在一场关于AI与金融的讨论中 ，影响着人工智能未来的发展轨迹。但AI的链条长得多——算法开发者 、而是立体主义 ，”
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 ，但现实正在滑向一个尴尬地带——AI会发展出某些能力，在他看来 ，谁就应当独立承担相应责任 。破坏系统 、“这是一条相当艰难的道路，而无论何种情形，业务整合了 ，
刘珺由此点出四个“不匹配” ：监管要求充分披露 ，甚至还有许多未知因素 ，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 ，使用方 、而是“它是谁” 。开源模型 ，在当前阶段都十分困难”。开放权重 、”
在具体业务边界上 ，金融与社会大额敞口的业务 ，
“人工智能究竟是主体 ，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 ，才刚刚迈入对数据汇集 、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 ，
刘珺表示 ，“这将是非常危险的 。决定了银行在面对AI时 ，他借用比特币定价机制中的“工作证明 、实现全流程贯通 。部署方 、刘珺开口没有谈技术，