衝擊影響是肯定存在的。人臉識別不是一個複雜的技術，其本身是基於影象識別的技術，結合人臉標準庫和人臉特徵值的差異來進行區別的。這種識別有靜態的影象識別和動態的影片識別，但是本質上都是影象識別，影片識別只是將影片的關鍵幀提取出來進行影象識別。一般完成一個個體的人臉識別，都會採集很多樣本，樣本越多，識別越精準。

從上述人臉識別的原理來看，如果影象和影片是偽造的，則對於基於人臉識別的安全系統存在一定的威脅。

AI技術是個雙刃劍，一方面更為精準地識別物體，另一方面又提供了更為神奇的融合技術，融合技術可以將一個物體近乎無縫地融合到另一個物體中，人臉融合只是其一個方面的小應用而已。

如果將AI和3D列印技術結合，AI完全可以很輕鬆地打印出一個莫須有的人體模型，如果再結合機器人技木，則複製一個人已不是困難的事情。

儘管如此，基於AI技術的deepfake仍然是很初級的應用，所以沒必要過於擔心。但給我們提醒的是，將安全完全依託於人臉識別肯定是不靠譜的，當然，用於上班打打卡倒無所謂，但是如果用於人臉支付肯定會存在巨大的風險。

這個其實就多慮了，人臉識別目前已經成熟。小編曾工作於曠x科技，曠x科技主要就是基於演算法的人臉識別為主要核心。目前來說，活體認證，以及相似度認證，透過大量資料的輸入，識別率已經很高，誤識率已經降到很低。換臉技術，識別sdk透過關鍵點分析，可以判斷是否為活體，透過演算法分析，當達不到識別門檻，則就不存在繼續驗證。

換臉技術，畢竟是透過影象來處理，比真實人體，差別有很大。當演算法透過大量資料的輸入，很容易就判斷出不是真人。

總的來說，換臉技術和人臉識別沒有什麼衝突。並不會影響人臉識別的發展。