2026年9月19日，深圳香蜜湖國際金融科技研究院與數字金融合作論壇聯合組織的「深圳香蜜湖國金院2026秋季會議」在深圳市福田區成功舉辦。本次會議聚焦宏觀經濟形勢、人工智能治理兩大議題，緊密圍繞當前經濟金融發展熱點和難點，通過深入研討，為經濟高質量發展和推動人工智能向善提供具有前瞻性的啓發和建議。
9月19日上午舉辦的「2026年前三季度宏觀經濟形勢分析」閉門研討會上，與會專家圍繞前三季度我國宏觀經濟運行新趨勢、新特點展開全面探討，深入分析當前經濟運行面臨的困難與挑戰，並為推動宏觀經濟在合理區間運行、完成今年經濟社會發展目標任務提出相關對策建議。
9月19日下午，「智能向善：AI 治理的挑戰與路徑」專題研討會上，全國政協委員、工業和信息化部原副部長王江平，全國政協委員、中國可持續發展研究會理事長、科學技術部原副部長李萌，全國政協常委、上海公共外交協會會長、民建中央原副主席周漢民，中國工程院外籍院士、香港中文大學（深圳）副校長羅智泉，國務院參事、清華大學文科資深教授、蘇世民書院院長薛瀾等領導和專家在主旨演講環節發言。
中國信息通信研究院副院長魏亮，中國政法大學原副校長、數據法治研究院院長時建中，中國平安集團首席科學家肖京，招商銀行數字金融發展辦公室主任韋江波，神州數碼信息服務集團總裁徐啓昌，阿里雲智能集團金融解決方案副總經理張曉智等專家在主題演講環節發言。上海交通大學中國金融研究院副院長、浙商銀行原行長、深圳香蜜湖國際金融科技研究院學術委員會委員劉曉春主持本次會議。
王江平以「上善AI：一次偉大的旅程」為題發表觀點。他指出，當前AI倫理風險呈現多樣化趨勢，包括內生風險、應用風險、系統風險等。伴隨技術演進和產業應用，各類風險向內容生態、物理安全等各領域傳導，逐漸形成對經濟社會穩定等宏觀層面影響，尤其是部分前沿模型已具備顯著的國家安全外部性。他提出，AI既有積極的一面，也有消極的一面，治理AI當如治水，應遵循利他、包容、普惠、可信、公平、公正、敏捷等原則。他認為，AI完全不同於以往的技術，是一種不同於人類的智能體，而人類歷史從未出現兩種智能體共處的經歷。同時，AI正在悄然改變人類文明走向，未來圖景需要大家探索思考。他關注到，全球AI治理領域存在「理念上二元對立、實踐上短期主義、文化上單一視角、規則上陣營化趨勢」四大困境，近年來國際AI組織與專家多次進行風險警告，他對相關話題展開長期深入思考和研究，形成《上善AI，有溫度的人工智能治理》一書。該書主要分為上中下三篇：上篇「智界之問」提出「10問AI」，主要針對人工智能發展帶來的個人問題；中篇「智能之心」講述人工智能治理的技術邏輯，首次提出「三層次」文化對齊；下篇「智權之爭」論述芯片、算法、數據等AI主權問題。他進一步介紹了該書部分重點內容，包括AI對人類情感商品化的社會後果，智能時代的人機對齊，自律、社會監督、政府監管和司法「四位一體」治理框架，技術與倫理協同發展等議題。他提出，技術可能加劇不平等風險，應通過技術普惠、教育公平和利益共享機制，讓AI均等地滋養社會。應主動選擇簡約、必要與恰當的技術能力，在技術堆疊中迴歸清晰的本真需求。
李萌圍繞如何在AI快速發展進程中探索治理問題分享了三點認識。第一，要站在全人類共同價值角度來設計治理框架和治理工具。中國人工智能發展的方針是：自主創新、應用牽引、生態協同、開放共贏、安全可控，要確保朝着「安全、有益、公平、健康、有序、綠色、共享、開放」等方向發展。第二，要以分類思路設計當前的治理實踐。AI模型和智能體帶來的風險是內生的、嵌入底層的，但又處於不同層次——模型是更基礎的層次，對模型的治理主要解決「優生優育」問題，防止「出生缺陷」；智能體讓模型在具體場景中落地，對智能體的治理主要是確保其行為規範、不幹壞事、積德行善。第三，在發展不確定性較大的進程中，要保留足夠的沙箱空間，一方面保持治理的敏捷性，另一方面不要泛化風險。對於各領域垂直應用以及衍生出來的各類風險，則要立足場景，堅持問題導向，邊發展邊治理，對症採取措施，不要超前和用力過猛影響發展，要實現發展與規制的平衡。他提出，要思考作為一個後發國家，我們願意為一次科技革命和產業革命付出什麼樣的代價？要以敬畏之心守護AI智能向善，讓AI在合法合規、成本可控的前提下為個人服務、為社會服務。
周漢民以「中美歐AI法律治理的路徑選擇」為題展開分享。他指出，中美歐AI競爭不僅是技術和產業的競爭，也是法律和規則的競爭。AI治理涉及責任歸屬、著作權、訓練數據版權、消費者保護等多重問題，關聯民法、知識產權法、數據法、國家安全法等多個法律領域。因此，法律不僅要規範技術，更要塑造新的社會秩序。他認為，中美歐三大經濟體AI法律治理路徑各有側重：中國以發展與安全並重為目標，通過漸進式治理，將法律要求轉化為技術要求，推動法律治理與技術治理協同；美國以創新和國家競爭力為核心，商業創新領域減少前置約束，國家安全領域高強度治理；歐洲以基本權利和風險分級為原則，從技術監管走向風險監管，風險越高法律義務越嚴格。為推動中國從研究規則、適應規則到參與規則制定，他建議中國AI法治在六方面發力。一是從規則集合走向體系化立法，二是從模型監管走向全生命周期監管，三是從單一主體責任走向價值鏈責任，四是從風險防範走向風險治理與創新激勵並重，五是從國內合規到國際合規，六是從規則接受者走向規則塑造者。他提出，AI法律應包含三個層次：一是護欄，防止AI突破法律底線；二是底座，提供穩定、透明、可預期的制度環境；三是規則，積極參與全球AI規則形成。
羅智泉分享了在複雜系統智能與社會價值方面的實踐與思考。他指出，人工智能正從認知助手、任務智能體向複雜系統智能演進，其長期價值在於幫助人類理解複雜世界、改善系統運行、增進社會福祉。深圳河套學院重點關注複雜系統的理解與優化，以真實問題為牽引，連接前沿研究、人才培養與產業實踐；圍繞科學智能、工程智能與社會智能佈局，共享模型訓練和驗證能力；從通信網絡實踐出發，向社會智能、模擬社會探索發展。他認為，社會智能研究需關注個體行為、群體互動與系統演化，應從三方面形成模型與方法並持續檢驗校準：一是通過人類行為大模型模擬人，二是通過多主體社會世界模型推演社會，三是通過數學建模與決策大模型輔助決策。圍繞上述方向，河套學院擬建設面向複雜社會的AI公共基礎設施，構建經濟、社會世界模型和國產算力共性平台，模擬個體交互、推演社會運行、評估政策影響。他強調，智能向善應從人的需要出發，用真實體驗驗證技術，並在互動中反覆迭代，讓AI技術推動社會進步和生活改善。
薛瀾以「人工智能向上向善：從技術創新到社會技術系統整合」為題展開分享。他認為，人工智能發展正在經歷從技術創新轉向社會技術系統整合的過程，這不僅是生產工具的升級，還對現代社會組織方式帶來系統性挑戰。他指出，當前人工智能發展已取得突破性進展，但技術升級和社會價值的實現仍有差距，很多行業人工智能應用不及預期。他提出，技術進步和社會建構是雙向奔赴的過程，AI發展的下半場是基礎設施、制度、組織、文化等社會系統的建構。一是硬的基礎設施，包括算力、數字、模型、安全基礎設施等。二是軟的制度體系，包括數據產權、流通制度、責任制度、AI審計、認證制度、監管沙箱等。三是組織體系重構，從扁平化和任務模塊化到AI原生。四是社會文化體系，智能向善是核心統領，包括社會信任機制、風險認知結構、駕馭能力結構等。他認為，人工智能競爭不是簡單的技術創新競爭，而是社會技術系統能力建構的競爭，真正具有持續競爭力的不是單一技術領先者，而是能夠同時推進技術創新與社會系統重構、利用人工智能向善理念引領人工智能發展的主體。
魏亮圍繞人工智能風險態勢與產業治理的實踐和思考分享觀點。他認為，人工智能技術加速躍升，紅利與風險挑戰並存，其深化應用引發內生與衍生安全風險挑戰：一是風險鏈路從數據、模型到智能體延伸；二是風險管理體系仍不完善；三是風險從單個系統傳導到組織、社會；四是技術應用可能引發金融領域相關風險，例如模型同質化、決策趨同和風險共振現象；五是前沿模型「越獄」的極端風險。他指出，全球正加速探索適應本土產業發展的人工智能治理路徑。歐盟採取基於風險治理的立法監管路徑，美國採取前沿模型自願性承諾治理路徑。我國堅持以人為本、智能向善的治理理念，堅持敏捷治理，小步快跑動態迭代完善的治理模式，統籌協調，構建多元協同治理體系。在此背景下，中國信通院積極探索產業AI安全治理的路徑：一是務實行動，持續構建面向產業的人工智能安全治理體系；二是開展人工智能安全承諾，推動產業自律實踐；三是推動產業界構建面向產業的AI風險治理體系；四是緊跟技術風險，持續動態探尋人工智能安全水位；五是探索金融等垂域場景下的AI治理路徑。
時建中圍繞人工智能發展與安全、中美博弈與全球治理作主題演講。通過觀察中美人工智能若干重大事件，他提出三點判斷：一是人工智能能力不是單純的商業能力，而是國家競爭力；二是統籌發展和安全不能停留於口號，沒有安全能力就沒有安全，而安全能力來源於發展；三是我國人工智能立法進程加快，法律出台後將帶動大量相關法律法規調整。他認為，中美人工智能發展未來會形成「競爭為主、有限協調」的格局與態勢。為增強我國在全球人工智能治理領域的話語權和主動權，他建議：一是以分議題白皮書提升治理可解釋性，二是推動國內治理實踐轉化為國際規則文本，三是以合規可預期性對沖美國長臂管轄，四是向全球南方提供治理工具包，五是將反對泛化國家安全轉化為可操作規則框架，六是將文明多樣性轉化為大模型開發和測評的具體要求，七是以聯合國平台條款草案推動談判工作的多邊化。
肖京以「向善而行：AI時代的治理挑戰與應對實踐」為題介紹中國平安集團AI治理實踐經驗。他認為，當前人工智能技術已進入「自規劃、自執行、自反思、自校驗、終身學習」的新階段，形成了「感知、學習、記憶、思考、行動、反思」完整閉環。面對人工智能的快速發展，他提出，企業應該以夯實技術底座、拓展應用場景、深化AI倫理治理為建設方向，實現涵蓋人力資本、Token資本和倫理治理的可持續AI發展價值。為應對AI倫理治理面臨的數據、算法和大模型等層面核心挑戰、落實監管最新要求，平安集團構建了「1+5+3」的新一代可信AI治理體系，圍繞數據安全合規、模型風險防範和智能體與新型應用管控方面開展核心實踐，強化新一代可信AI全生命周期安全管控，保障AI應用合法合規。
韋江波以「AI治理的實踐與思考」為題分享招商銀行AI治理實踐經驗。他指出，國家頂層設計日益強調AI治理能力需與AI開發應用能力相匹配。招商銀行積極探索建立企業級AI治理機制：一是做好組織頂層統籌，戰略與可持續發展委員會統籌決策，下設風險與合規管理委員會、數字金融委員會協同推進；二是做好制度牽引，圍繞模型、場景、倫理、安全，持續把AI治理要求轉化為可執行的制度和流程；三是做好系統工具支撐，強化事前模型安全、數據安全測評工具，優化事中內容與Agent安全護欄機制，持續深化事後AI應用評測，以效果驅動全流程開發。他表示，當前AI發展仍面臨內容、數據、連續性、可解釋性和人機協同等風險和挑戰，關鍵在於以確定性治理應對智能不確定性，堅持以治理促發展、在發展中完善。
徐啓昌以「金融AI治理：一個範式轉換，四個操作邊界」為題分享神州信息實踐與探索。他指出，隨着智能體進入金融業務，金融AI治理範式已由模型治理轉向智能體系統治理。結合金融監管總局8號文要求，治理基本單元也從模型調用擴展至整條決策閉環。他提出，金融AI治理需建立四重操作邊界：一是權限邊界，推動智能體權限細化至操作級、工具級和參數級；二是責任邊界，明晰責任鏈條，落實AI應用責任到人；三是審計邊界，推動AI全生命周期可追溯、可審計和可問責；四是評測邊界，優化金融智能體的能力測評標準。神州信息目前已形成金融智能體治理的理論研究與工程化落地成果。他呼籲監管部門與行業各方共建金融AI治理標準，共同推動人工智能向上向善。
張曉智以「智能向善：金融AI治理 創新的方向盤」為題介紹阿里雲實踐和經驗。他認為，隨着金融AI規模化應用，金融AI治理已成為全球監管共識，然而治理能力建設與模型部署速度尚不匹配。結合金融AI應用的四重結構性風險及金融監管總局8號文要求，他從四個方面介紹阿里雲金融智能體平台的實踐。一是構建四層解耦架構，打通金融AI從模型到業務的閉環；二是以技術事實為支撐，鑄造金融安全信任的五大基石；三是建設全鏈路安全治理體系，實現四層縱深防禦；四是構建技術、制度、基礎設施的三層協同治理框架。為推動AI金融應用行穩致遠，他提出六項行動建議：一是完成AI資產盤點與風險分級，二是建立模型全生命周期管理體系，三是設立AI倫理與治理委員會，四是構建AI供應鏈韌性評估體系，五是培育「負責任AI」組織文化；六是共建行業標準與監管沙盒。