李开复说AI"不能担责"，这话刚落，企业界却正忙着把AI塞进定价和供应链的核心环节。

找钢网一口气部署了1400多名"AI数字员工"，覆盖采购寻源比价、销售商机识别、经营数据分析；黑湖科技的AI Agent在近4万家工厂里做拆单决策，准确率超过95%；京东工业的工业供应链大模型打通了研发、生产到采购的全链路。

一边是大模型权威敲警钟，一边是企业加速落地，看似矛盾，其实答案就藏在"责任"两个字里。

监管层划的线，比想象中更早更细

李开复说的"AI不能担责"，在制度层面其实已经有了回应。2026年9月7日，最高人民法院发布《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》，明确AI开发、运营、使用主体在算法自动化决策（含金融授信、消费定价等场景）中的法律责任。

10月8日，平安银行发布上市银行首部AI管理办法，把"谁使用谁负责"定为核心原则，建立覆盖全生命周期的责任追溯机制。江西省发改委、数据局则在9月30日出台公共数据授权运营定价的地方规范，为数据类AI应用定价提供监管依据。

这套组合拳释放的信号很明确：监管层不是制止AI进入核心决策，而是先把责任链路焊死。司法层面已明确，AI不具备独立民事主体资格，决策责任必须追溯至明确的自然人、法人。换句话说，AI可以替企业算账、报价、排产，但出了事，背锅的是人，不是算法。

国家市场监督管理总局对携程"调价助手"的查处，就是这条逻辑的注脚——平台用算法剥夺商家定价权、自动跟价，最终被认定为垄断行为。

从监管视角看，AI参与核心经营的通道没有关闭，但门票上写着三个字：可追责。

企业的真实动作，藏着一条清晰的边界

企业端的数据更能说明问题。找钢网的AI数字员工虽然覆盖了交易全流程，但电商交易员周慧君的原话说得很直白："它们就像我带的两个'徒弟'……我要做的就是拓展新客户，并做好风险决策。"AI负责识别商机、辅助报价，最终拍板的是人。

找钢网工作人员在工位操作多屏处理业务

菜鸟供应链AI决策平台总经理黄钟的说法更形象：AI决策平台像"一个已经很有专家性质的助理"，给建议，人做选择。

这种"AI辅助+人工确认"的模式，贯穿了几乎所有落地案例。极视角为大型铝业集团落地50余个AI决策场景，把人工瑕疵检出率从50%-60%提升到95%以上，但定位仍是"感知现场、研判风险、输出处置建议"的辅助角色。

联合利华的AI需求预测覆盖超过80%的业务，但排产履约的最终参数仍由计划员确认。雀巢天津的智能工厂用AI优化设备选型和供应链协同，决策响应速度加快50%，并对供应商权重进行动态优化。

企业不是不让AI干活，而是把AI放在"参事"而非"主事"的位置。这与海信集团董事长贾少谦的判断一致："过去做不到的分权体系和授权体系，今天可以做到了。"AI带来的不是决策权的转移，而是决策效率的跃升——人守着最终决定权，AI负责把十万种可能压缩成三种最优解。

2026中国企业家俱乐部年会论坛现场

反面案例的价值，恰恰是警示"放手"的代价

反方的质疑并非空穴来风，过去一年已经出现多起AI参与核心决策导致损失的公开案例。

深圳跨境电商卖家老张启用第三方AI自动调价软件抢黄金购物车，深夜两台竞品AI互相压价，平台强制将售价从成本线9.9美元压到5.9美元，出货10万件、GMV达300万美元，年终却净亏损近300万元人民币。

加拿大航空的AI聊天机器人凭空捏造优惠政策，被判构成过失性虚假陈述，企业承担赔偿责任。星巴克的AI库存盘点系统在真实门店识别准确率仅60%-70%，上线9个月被全面撤下。

星巴克线下门店内部的前台操作台

瑞典金融科技公司Klarna的AI客服处理了相当于700名全职客服的工作量，一年后客户满意度显著下滑，被迫重启人工招聘。

这些案例的共同点，不是"AI决策错了"，而是"人把决策全权交给了AI"。深卖老张的悲剧在于两台机器人的"自杀式厮杀"发生在凌晨三点——人类沉睡的四个小时里，没有任何人工干预节点。

星巴克的失败在于AI在受控环境表现良好，但真实场景的鲁棒性不足，又缺少人工兜底机制。

从反方视角看，AI参与核心经营的风险不是技术能力不足，而是责任链条断裂。一旦决策失误既无法追溯，又无人担责，企业就会被拖入合规纠纷与声誉危机。AI的黑箱属性，让"出了事找谁"这个问题变得异常棘手。

核心矛盾不是效率，是"谁兜底"

回到李开复的那句论断：AI有致命缺陷"不能担责"。他说的其实是企业AI转型的底层逻辑——AI负责信息整合、推演与执行，商业判断、风险取舍仍由人完成。

访谈现场嘉宾围绕AI落地话题交流

这与人民日报提出"人机协作、人控终局"模式高度一致：重大经济决策、重要法律文件签署，最终需由人类确认，AI仅负责前期的多维论证、数据准备与方案模拟。

三个视角拼在一起，答案已经清晰：

企业放心让AI参与核心经营的前提，是AI永远不拥有"最终决定权"，责任永远锚定在自然人身上。

这不是保守，而是历史规律的延续。1990年代的ERP系统、2000年代的智能供应链、2010年代的自动调价系统，所有先例最终都无一例外保留了人工最终确认权限。AI与历史先例最大的不同在于三点：决策黑箱、跨全链路覆盖、以天为单位的自迭代速度——这让AI既更强大，也更危险。

对企业家来说，真正的问题不是"要不要让AI参与决策"，而是"我的责任链路上，有没有为AI留出清晰的追责节点"。找钢网、黑湖、联合利华的共同点，是它们都为AI划定了明确的行为边界、设置了人工确认节点、保留了熔断机制。

敢放手的企业，恰恰是那些先把"责任"两个字焊死的企业。

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