1. 专业术语的准确性：技术文档中常常包含大量特定领域的术语，这些术语的翻译准确性至关重要。如果AI系统未能充分掌握相关术语的用法，可能导致翻译错误，甚至引发严重后果。

2. 上下文理解的局限性：技术文档通常具有复杂的逻辑结构和上下文关联，AI系统在处理这些内容时可能会出现理解偏差，导致翻译结果不符合技术规范。

3. 行业标准的差异：不同国家和行业对技术文档的格式和标准要求可能不同，AI系统需要具备足够的灵活性，以适应这些差异。

4. 缺乏灵活性：AI翻译系统可能无法根据具体场景调整翻译策略，例如特定行业术语或个性化表达。

5. 数据有限：AI翻译的准确程度取决于数据，目前的翻译体系中多是来自官方的文档，但缺少娱乐、体育方面的数据。加之各地口语中随意性较大并存在网络用语，所以AI翻译仍需庞大的词汇库加以支撑。

6. 语言规则不规律：语言背后的多元文化和复杂社会属性，注定了语言规则不可能规律化。文学作品，以及有引申含义或逻辑关系复杂的句子，AI翻译很难搞定，因为翻译它们不仅是基于理解，而且要使某种意义上待翻译的语言和目标语言对齐。

7. 口语化难题：AI翻译要想达到“信、达、雅”的高度，还需克服口语化的两大难题。一方面要听得清，能准确判断出指令发出者的语音、停顿，并在极短时间内进行“语音断句”。另一方面要克服口语交谈中的语法问题，以及句子不连贯、没有明确句子边界等问题。

8. 翻译结果的后期编辑和人工校对：尽管AI翻译在处理技术文档时表现出色，但其翻译结果通常需要进行后期编辑和人工校对，以确保术语使用的准确性和语句的流畅性。