AI修复老照片有可能会失真。这主要是由AI修复技术的局限性导致的，具体如下：

细节处理不精准：AI修复工具在恢复老照片细节时，可能会出现纹理失真的情况。比如人物皮肤可能被过度平滑，失去皱纹、毛孔等真实细节，呈现出“蜡像感”；衣物的布料纹路也可能被错误填充，或者因降噪过度导致纹理模糊。此外，在修复倾斜、变形的照片时，AI可能错误校正透视关系，导致建筑线条比例失衡或人像面部五官变形。

色彩还原有偏差：AI在对老照片进行上色或色彩校正时，可能会出现色彩失真的问题。它通常是基于大量的训练数据来预测色彩，但这些预测并不总是准确的。例如，可能会将阴天的天空误判为蓝色，或者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。

内容错误补全：对于老照片中破损、模糊的区域，AI可能会“臆造”不存在的内容。比如照片边缘破损处可能被AI自动填充无关元素，如凭空添加树木、人物等；当文字模糊时，AI也可能错误识别并生成错别字。

历史质感与艺术风格被破坏：老照片的褪色、暗角、颗粒感等本是历史痕迹的一部分，但AI修复可能过度“现代化”处理，去除自然的胶片颗粒，使照片显得过于光滑，失去复古质感。部分老照片可能存在摄影师刻意保留的光影效果，AI修复可能误判为“缺陷”并强行调整，导致艺术表达被破坏。

不过，如果使用得当，比如选择合适的修复工具、合理调整参数，并且在修复后进行人工检查和微调，就可以在一定程度上减少失真的情况，使修复后的老照片更加接近原始状态。