张钹指出，本世纪初，基于大数据的深度学习被广泛应用在各个领域，用来完成决策、预测和推荐等任务，给人类社会带来很大影响。但是，基于大数据的深度学习算法，具有不透明、不可控和不可靠等缺陷，导致人工智能技术很容易被无意误用，可能给人类社会带来严重的后果。

人工智能的发展带来对伦理和传统规范的冲击。深度学习算法的不安全、不可信和不可靠，同时给有意的滥用带来了机会。人们可以恶意地利用算法的脆弱性，对算法进行攻击，导致基于该算法的人工智能系统失效，甚至做出相反的破坏行为。深度学习还可以用来造假，即所谓的深度造假，通过人工智能的深度造假，可以制造出大量逼真的假新闻、假视频、假演说等等，扰乱社会的秩序，诬陷无辜的人。

人工智能无论是被有意的滥用还是无意的误用都需要治理，不过这两者的治理性质完全不同，前者要靠法律的约束和社会舆论的监督，是带有强制性的治理。后一种则不同，需要通过制定相应的评估准则和规则，对人工智能的研究开发和使用过程，进行严格的科学评估和全程监管，以及问题出现之后可能采取的补救措施等，避免人工智能被误用。

 张钹认为，从根本来讲，人工智能的研究、开发都需要以人为本，从公正公平的伦理原则出发做负责任的人工智能。为此，需要建立可解释的人工智能理论，在此基础上才有可能开发出安全、可信、可控、可靠和可扩展的人工智能技术，最终推动人工智能的公平、公正和有益于全人类的应用和发展。这就是发展第三代人工智能的思路。

人工智能的研究和治理都需要全世界不同领域的人员参与和合作，除从事人工智能的研发和使用人员之外，还需要法律、道德、伦理等不同领域人员的参与，需要明晰伦理道德的标准，什么是符合道德和伦理。不同的国家、民族团体和个人，都有不尽相同的认识，因此需要全球范围的合作，共同制定出一套符合全人类利益的标准。只有人工智能的研究开发和使用人员，人人都遵守共同制定的原则，才能让人工智能健康地发展，并造福于全人类。