2026年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”在深圳市福田区成功举办。本次会议聚焦宏观经济形势、人工智能治理两大议题，紧密围绕当前经济金融发展热点和难点怎么炒股配资，通过深入研讨，为经济高质量发展和推动人工智能向善提供具有前瞻性的启发和建议。
9月19日上午举办的“2026年前三季度宏观经济形势分析”闭门研讨会上，与会专家围绕前三季度我国宏观经济运行新趋势、新特点展开全面探讨，深入分析当前经济运行面临的困难与挑战，并为推动宏观经济在合理区间运行、完成今年经济社会发展目标任务提出相关对策建议。
9月19日下午，“智能向善：AI 治理的挑战与路径”专题研讨会上，全国政协委员、工业和信息化部原副部长王江平，全国政协委员、中国可持续发展研究会理事长、科学技术部原副部长李萌，全国政协常委、上海公共外交协会会长、民建中央原副主席周汉民，中国工程院外籍院士、香港中文大学（深圳）副校长罗智泉，国务院参事、清华大学文科资深教授、苏世民书院院长薛澜等领导和专家在主旨演讲环节发言。
中国信息通信研究院副院长魏亮，中国政法大学原副校长、数据法治研究院院长时建中，中国平安集团首席科学家肖京，招商银行数字金融发展办公室主任韦江波，神州数码信息服务集团总裁徐启昌，阿里云智能集团金融解决方案副总经理张晓智等专家在主题演讲环节发言。上海交通大学中国金融研究院副院长、浙商银行原行长、深圳香蜜湖国际金融科技研究院学术委员会委员刘晓春主持本次会议。
王江平以“上善AI：一次伟大的旅程”为题发表观点。他指出，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、物理安全等各领域传导，逐渐形成对经济社会稳定等宏观层面影响，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，AI既有积极的一面，也有消极的一面，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。他认为，AI完全不同于以往的技术，是一种不同于人类的智能体，而人类历史从未出现两种智能体共处的经历。同时，AI正在悄然改变人类文明走向，未来图景需要大家探索思考。他关注到，全球AI治理领域存在“理念上二元对立、实践上短期主义、文化上单一视角、规则上阵营化趋势”四大困境，近年来国际AI组织与专家多次进行风险警告，他对相关话题展开长期深入思考和研究，形成《上善AI，有温度的人工智能治理》一书。该书主要分为上中下三篇：上篇“智界之问”提出“10问AI”，主要针对人工智能发展带来的个人问题；中篇“智能之心”讲述人工智能治理的技术逻辑，首次提出“三层次”文化对齐；下篇“智权之争”论述芯片、算法、数据等AI主权问题。他进一步介绍了该书部分重点内容，包括AI对人类情感商品化的社会后果，智能时代的人机对齐，自律、社会监督、政府监管和司法“四位一体”治理框架，技术与伦理协同发展等议题。他提出，技术可能加剧不平等风险，应通过技术普惠、教育公平和利益共享机制，让AI均等地滋养社会。应主动选择简约、必要与恰当的技术能力，在技术堆叠中回归清晰的本真需求。
李萌围绕如何在AI快速发展进程中探索治理问题分享了三点认识。第一，要站在全人类共同价值角度来设计治理框架和治理工具。中国人工智能发展的方针是：自主创新、应用牵引、生态协同、开放共赢、安全可控，要确保朝着“安全、有益、公平、健康、有序、绿色、共享、开放”等方向发展。第二，要以分类思路设计当前的治理实践。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——模型是更基础的层次，对模型的治理主要解决“优生优育”问题，防止“出生缺陷”；智能体让模型在具体场景中落地，对智能体的治理主要是确保其行为规范、不干坏事、积德行善。第三，在发展不确定性较大的进程中，要保留足够的沙箱空间，一方面保持治理的敏捷性，另一方面不要泛化风险。对于各领域垂直应用以及衍生出来的各类风险，则要立足场景，坚持问题导向，边发展边治理，对症采取措施，不要超前和用力过猛影响发展，要实现发展与规制的平衡。他提出，要思考作为一个后发国家，我们愿意为一次科技革命和产业革命付出什么样的代价？要以敬畏之心守护AI智能向善，让AI在合法合规、成本可控的前提下为个人服务、为社会服务。
周汉民以“中美欧AI法律治理的路径选择”为题展开分享。他指出，中美欧AI竞争不仅是技术和产业的竞争，也是法律和规则的竞争。AI治理涉及责任归属、著作权、训练数据版权、消费者保护等多重问题，关联民法、知识产权法、数据法、国家安全法等多个法律领域。因此，法律不仅要规范技术，更要塑造新的社会秩序。他认为，中美欧三大经济体AI法律治理路径各有侧重：中国以发展与安全并重为目标，通过渐进式治理，将法律要求转化为技术要求，推动法律治理与技术治理协同；美国以创新和国家竞争力为核心，商业创新领域减少前置约束，国家安全领域高强度治理；欧洲以基本权利和风险分级为原则，从技术监管走向风险监管，风险越高法律义务越严格。为推动中国从研究规则、适应规则到参与规则制定，他建议中国AI法治在六方面发力。一是从规则集合走向体系化立法，二是从模型监管走向全生命周期监管，三是从单一主体责任走向价值链责任，四是从风险防范走向风险治理与创新激励并重，五是从国内合规到国际合规，六是从规则接受者走向规则塑造者。他提出，AI法律应包含三个层次：一是护栏，防止AI突破法律底线；二是底座，提供稳定、透明、可预期的制度环境；三是规则，积极参与全球AI规则形成。
罗智泉分享了在复杂系统智能与社会价值方面的实践与思考。他指出，人工智能正从认知助手、任务智能体向复杂系统智能演进，其长期价值在于帮助人类理解复杂世界、改善系统运行、增进社会福祉。深圳河套学院重点关注复杂系统的理解与优化，以真实问题为牵引，连接前沿研究、人才培养与产业实践；围绕科学智能、工程智能与社会智能布局，共享模型训练和验证能力；从通信网络实践出发，向社会智能、模拟社会探索发展。他认为，社会智能研究需关注个体行为、群体互动与系统演化，应从三方面形成模型与方法并持续检验校准：一是通过人类行为大模型模拟人，二是通过多主体社会世界模型推演社会，三是通过数学建模与决策大模型辅助决策。围绕上述方向，河套学院拟建设面向复杂社会的AI公共基础设施，构建经济、社会世界模型和国产算力共性平台，模拟个体交互、推演社会运行、评估政策影响。他强调，智能向善应从人的需要出发，用真实体验验证技术，并在互动中反复迭代，让AI技术推动社会进步和生活改善。
薛澜以“人工智能向上向善：从技术创新到社会技术系统整合”为题展开分享。他认为，人工智能发展正在经历从技术创新转向社会技术系统整合的过程，这不仅是生产工具的升级，还对现代社会组织方式带来系统性挑战。他指出，当前人工智能发展已取得突破性进展，但技术升级和社会价值的实现仍有差距，很多行业人工智能应用不及预期。他提出，技术进步和社会建构是双向奔赴的过程，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。一是硬的基础设施，包括算力、数字、模型、安全基础设施等。二是软的制度体系，包括数据产权、流通制度、责任制度、AI审计、认证制度、监管沙箱等。三是组织体系重构，从扁平化和任务模块化到AI原生。四是社会文化体系，智能向善是核心统领，包括社会信任机制、风险认知结构、驾驭能力结构等。他认为，人工智能竞争不是简单的技术创新竞争，而是社会技术系统能力建构的竞争，真正具有持续竞争力的不是单一技术领先者，而是能够同时推进技术创新与社会系统重构、利用人工智能向善理念引领人工智能发展的主体。
魏亮围绕人工智能风险态势与产业治理的实践和思考分享观点。他认为，人工智能技术加速跃升，红利与风险挑战并存，其深化应用引发内生与衍生安全风险挑战：一是风险链路从数据、模型到智能体延伸；二是风险管理体系仍不完善；三是风险从单个系统传导到组织、社会；四是技术应用可能引发金融领域相关风险，例如模型同质化、决策趋同和风险共振现象；五是前沿模型“越狱”的极端风险。他指出，全球正加速探索适应本土产业发展的人工智能治理路径。欧盟采取基于风险治理的立法监管路径，美国采取前沿模型自愿性承诺治理路径。我国坚持以人为本、智能向善的治理理念，坚持敏捷治理，小步快跑动态迭代完善的治理模式，统筹协调，构建多元协同治理体系。在此背景下，中国信通院积极探索产业AI安全治理的路径：一是务实行动，持续构建面向产业的人工智能安全治理体系；二是开展人工智能安全承诺，推动产业自律实践；三是推动产业界构建面向产业的AI风险治理体系；四是紧跟技术风险，持续动态探寻人工智能安全水位；五是探索金融等垂域场景下的AI治理路径。
时建中围绕人工智能发展与安全、中美博弈与全球治理作主题演讲。通过观察中美人工智能若干重大事件，他提出三点判断：一是人工智能能力不是单纯的商业能力，而是国家竞争力；二是统筹发展和安全不能停留于口号，没有安全能力就没有安全，而安全能力来源于发展；三是我国人工智能立法进程加快，法律出台后将带动大量相关法律法规调整。他认为，中美人工智能发展未来会形成“竞争为主、有限协调”的格局与态势。为增强我国在全球人工智能治理领域的话语权和主动权，他建议：一是以分议题白皮书提升治理可解释性，二是推动国内治理实践转化为国际规则文本，三是以合规可预期性对冲美国长臂管辖，四是向全球南方提供治理工具包，五是将反对泛化国家安全转化为可操作规则框架，六是将文明多样性转化为大模型开发和测评的具体要求，七是以联合国平台条款草案推动谈判工作的多边化。
肖京以“向善而行：AI时代的治理挑战与应对实践”为题介绍中国平安集团AI治理实践经验。他认为，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，形成了“感知、学习、记忆、思考、行动、反思”完整闭环。面对人工智能的快速发展，他提出，企业应该以夯实技术底座、拓展应用场景、深化AI伦理治理为建设方向，实现涵盖人力资本、Token资本和伦理治理的可持续AI发展价值。为应对AI伦理治理面临的数据、算法和大模型等层面核心挑战、落实监管最新要求，平安集团构建了“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方面开展核心实践，强化新一代可信AI全生命周期安全管控，保障AI应用合法合规。
韦江波以“AI治理的实践与思考”为题分享招商银行AI治理实践经验。他指出，国家顶层设计日益强调AI治理能力需与AI开发应用能力相匹配。招商银行积极探索建立企业级AI治理机制：一是做好组织顶层统筹，战略与可持续发展委员会统筹决策，下设风险与合规管理委员会、数字金融委员会协同推进；二是做好制度牵引，围绕模型、场景、伦理、安全，持续把AI治理要求转化为可执行的制度和流程；三是做好系统工具支撑，强化事前模型安全、数据安全测评工具，优化事中内容与Agent安全护栏机制，持续深化事后AI应用评测，以效果驱动全流程开发。他表示，当前AI发展仍面临内容、数据、连续性、可解释性和人机协同等风险和挑战，关键在于以确定性治理应对智能不确定性，坚持以治理促发展、在发展中完善。
徐启昌以“金融AI治理：一个范式转换，四个操作边界”为题分享神州信息实践与探索。他指出，随着智能体进入金融业务，金融AI治理范式已由模型治理转向智能体系统治理。结合金融监管总局8号文要求，治理基本单元也从模型调用扩展至整条决策闭环。他提出，金融AI治理需建立四重操作边界：一是权限边界，推动智能体权限细化至操作级、工具级和参数级；二是责任边界，明晰责任链条，落实AI应用责任到人；三是审计边界，推动AI全生命周期可追溯、可审计和可问责；四是评测边界，优化金融智能体的能力测评标准。神州信息目前已形成金融智能体治理的理论研究与工程化落地成果。他呼吁监管部门与行业各方共建金融AI治理标准，共同推动人工智能向上向善。
张晓智以“智能向善：金融AI治理 创新的方向盘”为题介绍阿里云实践和经验。他认为，随着金融AI规模化应用，金融AI治理已成为全球监管共识，然而治理能力建设与模型部署速度尚不匹配。结合金融AI应用的四重结构性风险及金融监管总局8号文要求，他从四个方面介绍阿里云金融智能体平台的实践。一是构建四层解耦架构，打通金融AI从模型到业务的闭环；二是以技术事实为支撑，铸造金融安全信任的五大基石；三是建设全链路安全治理体系，实现四层纵深防御；四是构建技术、制度、基础设施的三层协同治理框架。为推动AI金融应用行稳致远，他提出六项行动建议：一是完成AI资产盘点与风险分级，二是建立模型全生命周期管理体系，三是设立AI伦理与治理委员会，四是构建AI供应链韧性评估体系，五是培育“负责任AI”组织文化；六是共建行业标准与监管沙盒。
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