AI修复技术容易犯的错误包括：

数据质量问题：AI模型的学习数据如果存在错误或偏差，可能会导致生成的内容出现错误。例如，如果训练数据中包含虚假信息或低质量的数据，AI可能会在输出中重复这些错误。

缺乏真实引用来源：AI生成的内容可能包含不存在的引用来源，这使得用户难以验证信息的真实性。这种现象被称为“AI幻觉”，即AI生成的内容表面上看起来合理且有逻辑，但实际上包含错误或虚构的信息。

代码修复不准确：虽然AI模型可以快速识别和修复代码中的错误，但由于编程语言的复杂性和多样性，AI并不保证百分之百的准确性。有时候，AI可能无法理解代码的具体上下文，从而提供不合适的修复方案。

老照片修复效果不佳：在使用AI进行老照片修复时，可能会遇到输入类型与模型权重类型不匹配的问题，导致修复效果不理想。此外，对于一些损坏严重的老照片，AI可能无法完全恢复其原始状态。

综上所述，尽管AI修复技术在许多领域展现出了巨大的潜力，但它们仍然容易犯上述类型的错误。因此，在使用AI修复技术时，用户应该保持警惕，并结合人工审核来确保最终结果的质量。