北京
新京报贝壳财经讯（记者张晓慧）9月19日，深圳香蜜湖国际金融科技研究院与数字金融合作论坛联合组织的“深圳香蜜湖国金院2026秋季会议”在深圳举行。会议聚焦宏观经济形势、人工智能治理两大议题。
“智能向善：AI治理的挑战与路径”专题研讨会上，多位专家围绕人工智能治理、法律规则以及金融AI实践展开讨论，探讨在人工智能快速迭代背景下，如何在创新、发展与安全之间建立新的治理框架。
全国政协委员、工业和信息化部原副部长王江平指出，当前AI伦理风险呈现多样化趋势，包括内生风险、应用风险、系统风险等。伴随技术演进和产业应用，各类风险向内容生态、物理安全等领域传导，逐渐形成对经济社会稳定等宏观层面的影响，尤其是部分前沿模型已具备显著的国家安全外部性。他提出，治理AI当如治水，应遵循利他、包容、普惠、可信、公平、公正、敏捷等原则，并形成自律、社会监督、政府监管和司法“四位一体”治理框架。
中国可持续发展研究会理事长、科学技术部原副部长李萌认为，要站在全人类共同价值角度设计治理框架和治理工具，同时以分类思路设计当前治理实践。AI模型和智能体带来的风险是内生的、嵌入底层的，但又处于不同层次。模型治理主要是解决“优生优育”问题，防止“出生缺陷”；智能体治理主要是确保其行为规范、不干坏事、积德行善。
人工智能治理也正在从“管模型”转向“管系统”。中国信通院副院长魏亮指出，AI风险链条正从数据、模型延伸至智能体，并可能进一步传导至组织和社会。在金融领域，模型同质化、决策趋同还可能产生风险共振。因此，治理体系需要跟随技术迭代动态调整。
清华大学文科资深教授、苏世民书院院长薛澜提出，AI发展的下半场是基础设施、制度、组织、文化等社会系统的建构。其中既包括算力、数据、模型和安全等硬的基础设施，也包括数据产权、责任制度、AI审计、认证和监管沙箱等制度建设。未来的AI竞争，将越来越体现为技术创新与社会系统整合能力的竞争。
在金融领域，AI治理也进入到具体实践。中国平安集团首席科学家肖京表示，当前人工智能技术已进入“自规划、自执行、自反思、自校验、终身学习”的新阶段。平安集团已构建“1+5+3”的新一代可信AI治理体系，围绕数据安全合规、模型风险防范和智能体与新型应用管控开展实践，强化可信AI全生命周期安全管控。
招商银行数字金融发展办公室主任韦江波表示，招商银行正探索建立企业级AI治理机制，通过组织顶层统筹、制度牵引和系统工具支撑，将AI治理要求转化为可执行的制度和流程。
编辑 杨娟娟
校对 杨利
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