阅读下面的文字，完成下面小题。

    材料一

    今年，一款名为Deepfake的应用软件受到人工智能（AI）爱好者的关注。该软件可通过深度学习，将A的面容移植到B的脸上。 与一般图像处理软件不同的是，Deepfake 可在视频中近乎完美地实现动态“换脸”。

    但目前Deepfake 因为被用于制作虚假视频而声名狼藉：例如有人利用该技术伪造政治家的公开演讲，并将尼古拉斯·凯奇的形象植入他从未出演过的影片中，因此已被部分社交平台屏蔽。

    好莱坞对这类APP背后的AI技术却颇感兴趣。对于“工业光魔”等大型数字特效公司而言，利用现有技术将一位演员的面容“移植”到另一个身体上，需要花费几个月的时间 ；使用AI技术则将大大提高工作效率，并节省制作成本。

    虽然当下视觉特效公司还没有完全接纳Deepfake，但这些公司都不同程度地在制作过程中采用了AI技术，将其用于3D内容降噪、拍摄器材（如摄影机支架、灯光等）擦除和填充等工作。未来基于AI的制作技术将逐步成为主流，帮助人们创造出更真实的数字人物，且其应用将不仅限于大成本的电影制作，还将延伸至更多更广的领域。

    （摘编自《Deepfake 黑科技遭封杀，但类似AI技术却震动了好莱坞》）

    材料二

    近日，一段通过AI技术把朱茵扮演角色的脸替换成杨幂的视频在互联网上热传，替换技术可以说是巧夺天工，毫无违和感。因为这个视频，主人公杨幂和视频制作者“换脸哥”被送上了热搜。

    事实上，这项Deepfake自动换脸的技术出现已经不是一两天了。早在2014年，Deepfake 的雏形—一生成对抗网络（GAN）已经诞生，并在2016年孵化出Face2Face，可以把一个人的面部表情移植到另一个人的脸上。

    如果有人觉得这项技术跟普通人关系不大，那就大错特错了，换脸技术滥用带来的不仅仅是道德和伦理问题，还有和每个人都息息相关的安全问题。目前，人脸识别技术已经得到普遍应用，诸如上班打卡、
刷脸购物、支付、手机解锁、抓交通违章等场景，都拥有大量的用户群体。假如有人利用AI换脸技术在这些领域弄虚作假，
人脸识别又无法辨识真伪的话，那么个人隐私信息、财产等都会被盗，后果难以想象。

    有报道称，瑞士两位科学家对Deepfake 进行了测评，先后测试了两套前沿且先进的人脸识别系统:一个是性能最优的图像分类模型VGG，另一个是基于Facenet 的算法。结果显示，AI 分辨真假视频错误率高达95%!

    技术的发展像一把双刃剑，严格的监管、合理的使用才能真正让技术推动社会发展，让生活更智慧便捷。 

    （摘编自《AI换脸，是隐患还是前景?》）