AI绘画虽然高效且成本低，但存在三大核心弊端：细节失真（如手部结构错误率63%）、历史/专业领域知识匮乏（训练数据仅0.7%为专业素材）、逻辑表达薄弱（无法处理多对象互动或严谨透视）。这些缺陷使其难以替代人类艺术家的深度创作，目前仅能胜任低端重复性工作。

1. 细节失真与迭代恶化
   AI绘画在生成复杂结构（如手部、服饰接缝）时错误频发，手指数量异常或纹理扭曲常见。更严重的是，局部修改会导致相邻区域质量下降12-15%，多次迭代后画面整体崩坏率高达30%，形成“越改越差”的恶性循环。

2. 专业性与历史准确性不足
   因训练数据中专业素材占比极低，AI常混淆不同朝代的建筑特征（如明清斗拱误用于秦汉），或错误呈现历史服饰、工具细节。这类错误在严肃创作中需人工修正，耗时甚至超过直接手绘。

3. 逻辑连贯性缺陷
   AI无法通过自然语言指令实现精准透视（如蚂蚁与长颈鹿的尺寸对比）或多角色互动（如两名士兵操作机枪）。每次生成均为独立预测，难以保持角色一致性，导致叙事类作品连贯性差。

尽管AI绘画能快速完成基础原画或简单插画（替代30%-50%低端工作），但其核心弊端决定了它仍是辅助工具。艺术家需结合AI的效率与人类对现实的深刻理解，才能突破创作瓶颈。