Resimde, kademeli renk geçişine sahip (gradient) bir renk skalası gösteriliyor. Ortadaki, kırmızıdan sarıya doğru giden bir renk skalası üzerindeki, tek bir turuncu kare, göz yanılgısı yaratıyor. İnsanlar, turuncu karenin, renk skalasının bir parçası olarak değil, aslında diğer renklere göre farklı bir renkte göründüğünü düşünüyorlar. Bu görsel, insanların algılamalarının çevresel koşullara bağlı olduğunu, yani görsel algılamada çevrenin etkisi olduğunu vurguluyor. Görsel bir yanılsama, renk algılamasını nasıl etkilediğine dair bir örnek.

Bu resimde, yüzünde geometrik şekillerle bir yüz analizi yapılan genç bir adam var. Sağ tarafta, adama ait olduğu tahmin edilen etnik kökenler ve yüzdesi yazıyor. Adamın %50 İspanyol, %22 Brezilyalı, %22 Türk ve %6 Hintli olduğu tahmin ediliyor. Resimdeki espri, adamın yüzünün analiz edildiği, bir etnik kökene ait olup olmadığına bakılmaksızın aynı yüz analizinin yapıldığıdır. Bu, insanların görünüşlerine göre yargılanmasının ve kategorize edilmesinin saçma olduğunu ima ediyor. Türkçe olarak ifade etmek gerekirse: Resimde, yüzünde geometrik şekillerle bir yüz analizi yapılan genç bir adam var. Sağ tarafta, adama ait olduğu tahmin edilen etnik kökenler ve yüzdesi yazıyor. Adamın %50 İspanyol, %22 Brezilyalı, %22 Türk ve %6 Hintli olduğu tahmin ediliyor. Resimdeki espri, adamın yüzünün analiz edildiği, bir etnik kökene ait olup olmadığına bakılmaksızın aynı yüz analizinin yapıldığıdır. Bu, insanların görünüşlerine göre yargılanmasının ve kategorize edilmesinin saçma olduğunu ima ediyor.

Resimde, yüzünde gri bir ağ olan bir adamın portresi ve altında "Etnik Tahmini" başlığı altında 4 ülkenin bayrağı ve olasılık yüzdeleri bulunmaktadır. Adamın yüzünde belirgin bir etnik köken görünmüyor, ancak sonuçlar %50 İspanyol, %22 Brezilyalı, %22 Türk ve %6 Hintli olarak belirtiliyor. Bu resimde espri, algoritmanın adamın etnik kökenini belirlemek için yüzündeki gri ağı kullanması ve buna dayanarak çok çeşitli ve olası olmayan bir sonuç çıkarmasıdır. Algoritma, yüzdeki fiziksel özellikler yerine rasgele tahminlerde bulunarak etnik köken tanımlamasının ne kadar eksik ve yanıltıcı olabileceğini göstermektedir. Eğlenceli bir şekilde, algoritma, adamın yüzü üzerinde gri ağ olmasına rağmen, etnik kökenini "kesin" bir şekilde tespit edebildiğini iddia etmektedir. Bu, yapay zeka algoritmalarının sınırlılıklarını ve insan yüzü tanıma teknolojilerinin etnik köken tanımlama konusunda ne kadar hatalı olabileceğini göstermektedir. Yani, bu resim, algoritmaların etnik köken tanımlama konusunda ne kadar yanıltıcı ve komik olabileceğini göstermektedir.