“但当古人工智能（AI）算法和模型仍不足清晰和透明，仍有待办理的技能方面的毛病。”李礼辉还指出，把不太成熟的人工智能技能投入高风险的金融领域，可能放大现有风险并产生新的风险。
李礼辉指出，人工智能的迭代可能会给金融行业带来算力集中与算力竞争，由于投入大、周期长，因此未来的竞争是紧张经济体之间的竞争、科技巨子和成本巨子之间的竞争。
“我国目前的数据共享模式存在不敷，这影响了数据代价进一步发掘。”李礼辉指出，美国牵头的西方国家对中国实施“小院高墙”的技能封锁，现在紧张涉及高端芯片和核心软件，未来是否会扩大到数字资源的领域值得关注。
李礼辉还指出，“AI对齐”是指人工智能必须与人类的代价不雅观和根本利益保持同等，但当前在地缘政治的环境下，不同主体的代价不雅观不完备同等，因此可能我国还要关注地缘政治中AI对企业代价不雅观输出等方面的影响。
编辑 陈莉 校正 刘军