AI 修复老照片的缺点主要包括以下几个方面：
修复效果方面
色彩还原不准确：AI 可能按现代标准校正色彩，导致老照片的历史氛围消失，如将泛黄老照片强行转为冷色调。在对黑白照片上色时，也可能出现局部色彩错误，如为天空填充过于鲜艳的蓝色，与同时期胶片的淡蓝质感不符，或把老照片中泛黄的白墙误判为 “黄色物体”，校正后变成过白的墙面，与人物肤色反差过大。
细节处理有缺陷：AI 修复可能会使纹理失真，产生 “塑料感”，如人物皮肤被过度平滑，失去皱纹、毛孔等真实细节，布料纹路被错误填充或因降噪过度导致纹理模糊。此外，对于破损、模糊区域，AI 可能会 “臆造” 内容，如照片边缘破损处被自动填充无关元素，文字模糊时错误识别并生成错别字。
噪点与伪像问题：AI 可能将老照片的胶片颗粒误判为 “噪点”，过度降噪导致画面平滑，或在锐化时放大噪点，形成 “雪花感”。在修复划痕、污渍时，AI 可能在边缘产生异常光晕或色块，如去除照片上的划痕后，周围出现模糊的白边，深色区域修复后出现彩色噪点。
复杂场景处理能力有限：对于包含多人物、复杂背景如古建筑雕刻、花纹图案的老照片，AI 可能因语义分割错误，导致部分区域修复效果不佳，如人物与背景的边界模糊。
算法模型方面
依赖训练数据：AI 模型的性能依赖于训练数据的质量和数量。如果训练数据中缺乏某类老照片，如早期彩色胶片、特殊工艺照片等，可能无法准确修复。例如修复 1920 年代银盐照片时，因训练数据不足，导致灰度层次丢失，画面过亮或过暗。
模型 “黑箱” 问题：多数 AI 工具为一键式修复，用户无法控制具体参数，如色彩调整幅度、锐化强度等，容易出现 “过度修复” 或 “修复不足” 的情况。
隐私与伦理方面
隐私泄露风险：一些 AI 工具需要用户上传照片到云端进行处理，这可能会导致照片泄露。此外，一些 AI 工具可能会收集用户的照片数据，用于训练 AI 模型，存在隐私风险。
伦理争议问题：AI 修复本质是对原图的 “二次创作”，若用户未明确修复需求，AI 可能按预设逻辑修改内容，如自动删除照片中的杂物，导致与原图历史信息不符，引发伦理争议，特别是在修复历史文献照片时改变原始细节。