人脸识别技术在安防、支付、零售等领域得到广泛应用，但滥用和深度伪造技术引发了隐私保护和社会秩序的担忧。研究人员开发了多个人脸识别和伪造检测数据集，提供有效的研究工具。

深度伪造技术的出现给选举的诚信和信息传播带来了新的问题。深度伪造通过使用先进的人工智能算法制作虚假的影音材料，有能力侵蚀公众对民主机构的信心，并以极其令人不安的方式影响公众舆论。本文探讨了在选举场景中使用深度伪造技术所带来的后果和挑战。

GitHub拟议禁止开发未经同意的亲密图像和虚假信息合成工具，以应对深度伪造技术滥用。规定将区分研究和滥用目的的工具，并希望开发者提供反馈。

密码管理器LastPass透露黑客使用深度伪造技术对员工进行钓鱼，但员工发现异常并报告，未受影响。黑客伪造首席执行官声音通过WhatsApp联系员工要求不合理操作。员工发现社会工程学特征，认为遭到钓鱼。公司将对员工进行培训以防止类似攻击。深度伪造技术生成逼真视频和声音，应提高警惕，特别是对于要求执行操作或转账的情况。攻击伴随强制紧迫性，骗取信任。

2023年，生成式AI在信息技术、网络安全和内容创作领域迎来爆发。深度伪造技术层出不穷，对社会造成风险。识破深度伪造图像可通过识别瑕疵和核实来源。音频造假可通过警惕个人声音泄露和技术手段防范。AI也开始编写网络钓鱼脚本，需要利用AI来对抗AI。AI检测工具和安全培训可提高防御能力。立法对AI的规范管理至关重要。中国已发布相关法规。AI的发展需要阳光下的监管。

最近，人工智能和深度伪造技术被用于制作色情内容，引发争议。支持者认为这是言论自由，反对者认为违反道德。深度伪造色情内容可能给真人带来痛苦，是不道德和违法的。