1. 缺乏深度理解和常识应用：写作往往难以准确把握复杂语境和人类常识，生成的文本有时缺乏逻辑性和准确性。

2. 依大量高品质训练数据：写作模型的训练需要大量高品质、多样化的数据集而获取和整理这些数据成本高昂。

3. 缺乏个性化定制：写作生成的文本往往缺乏个性化，难以满足使用者特定的风格和需求。

4. 语言表达局限性：写作在解决抽象概念、幽默、双关语等复杂语言表达时存在局限性。

5. 难以实现情感共鸣：写作在传达情感和感受方面仍显不足难以像人类创作者那样产生深层次的情感共鸣。

6. 自动评估困难：写作的效果评估往往需要人工参与，缺乏有效的自动化评估方法，致使迭代速度慢。

7. 安全性和隐私保护难题：在利用写作时，怎样去保障数据安全和使用者隐私成为一个关键挑战。

8. 商业模式探索：写作行业的商业模式仍在探索中怎样实现可持续的商业化运营是行业面临的痛点之一。