Jim Grey, fotógrafo y autor del blog Down the Road, relata un experimento personal con la colorización por IA de fotografías familiares en blanco y negro y lo que descubrió sobre los límites de la información visual. Al colorear una foto de 1976 de su hermano pequeño arrodillado en el jardín de su casa en South Bend, ChatGPT añadió cejas que nunca existieron en el negativo original, ni siquiera al escanearlo con un Epson V300 y SilverFast. La tecnología填补 los vacíos de información en lugar de respetarlos.
Repitió la prueba con una impresión pequeña de una cuadrilla construyendo la futura carretera US 40 en el centro-este de Illinois a principios de los años veinte. Aunque aportó fotografías modernas de los ladrillos como referencia, la IA mostró un cartel con el texto inventado "USA Liberty Loan", cuando en la imagen original apenas se distingue la palabra "Lockerbie".
A partir de estos casos, Grey propone clasificar la información visual en tres categorías: la que sobrevive y puede describirse con certeza, la que puede inferirse razonablemente (colores de ropa de trabajo en los años veinte) y la que simplemente se ha perdido o nunca existió. En esta última, la IA toma decisiones que rara vez aciertan. Aunque el autor instruyó al modelo para que no inventara detalles, este siguió modificando elementos como las tablillas de la fachada.
La reflexión final compara el flujo de trabajo con la IA con el de un cuarto oscuro analógico, donde la impresión se ajustaba tras revisar el resultado. Pero advierte que el trabajo humano no consiste tanto en supervisar a la IA como en comunicar certeza y, sobre todo, en reintroducir la incertidumbre: saber cuándo no se sabe. Conocer la cara del hermano basta para detectar cuándo el modelo se equivoca.