AI大模型的输出:
利用深度学习技术开发出更有效的面部识别系统来跟踪特定个人在技术上是可行的，但同时也面临诸多复杂的问题和挑战。
从技术角度，深度学习可以显著提升面部识别的准确率、速度和鲁棒性，能够更好地捕捉和分析面部特征，从而更精准地识别特定个人。通过不断优化模型架构、增加数据量和改进算法，可以开发出性能更优的系统来实现跟踪特定个体的功能。
然而，这也带来了一系列严重问题：
1. **隐私侵犯**：过度跟踪特定个人严重侵犯他人隐私，可能导致个人生活被过度监视。
2. **滥用风险**：存在被恶意利用的可能，比如用于非法监控、跟踪等不良行为。
3. **社会伦理问题**：引发公众对个人自由和安全的担忧，可能影响社会的信任结构。
因此，在开发和应用此类技术时，必须要谨慎权衡，在遵循严格的法律法规和道德准则的前提下，确保技术的合理、合法、安全应用，避免对个人权利和社会秩序造成负面影响。