人 臉 識 別技 術在 帶 來便利的同 時，也存在一些 潛在的 壞 處：
隱私 洩露 風 險。人 臉 識 別技 術依 賴 於收集和 處理 個人面部信息，如果 這些 數 據 沒有得到 適 當的保 護，可能 會 導致 隱私 洩露。例如，人 臉 數 據可能被 濫用， 用於 精準 行銷或 用於其他不 當目的。
誤 識 別率高。在 複雜的光 線、角度或遮 擋等 環境下，人 臉 識 別系 統可能 會出 現 誤 識 別，尤其是在大 數 據量 場景下。
存在歧 視性。人 臉 識 別算法可能存在 對某些面部 特徵的偏 見， 這可能 導致不公正的 識 別 結果。
技 術安全性 問 題。人 臉 識 別系 統可能遭受攻 擊和欺 騙，例如通 過高仿面具或3D 列印技 術。
年 齡 變化影 響。 隨 著年 齡的增 長，面部 特徵 會 發生 變化， 這 會影 響人 臉 識 別算法的 識 別率。
環境 限制。人 臉信息的 採集通常不受 環境 限制，容易在不知不 覺中被 記 錄和使用。
缺乏有效救 濟。一旦人 臉信息 洩露， 由於其唯一性和 難以改 變的特性，很 難得到有效救 濟。
因此，在使用人 臉 識 別技 術 時，需要注意保 護 個人 隱私， 並考 慮到上述 潛在 問 題。