3.8.4.1 技术门槛与资源限制
任何 AI 艺术的产生并不仅仅是一次简单的“点与画”过程，上文提到的艺术家自己训练AI 模型。但其所面临的技术及资金挑战是相当巨大，包括数据收集和标注、算力和存储、算法和模型设计、调参和优化、持续更新和维护以及资金投入等方面。数据收集和标注需要耗费大量人力和资源，而训练过程需要高性能计算机或云计算平台的支持。设计有效的算法和模型需要深入的领域知识和专业技能。调参和优化过程耗时且需要大量计算资源。训练完成后，模型还需要持续更新和维护以适应变化的需求。此外，训练个性化AI 模型需要大量资金投入，包括数据收集和标注、算力和存储、人力资源等方面的费用。因此，这些技术和资金挑战对于个人来说可能是一个较大的挑战。
艺术家需要熟练掌握一系列编程语言和数据科学技术，这无疑增加了进入这一领域的门槛。除此之外，高级的计算机硬件和软件也是制作这类艺术品的必需品，但其成本不菲。
总之，AI 艺术家面临的技术门槛与资源限制需要考虑到技术知识、数据收集和标注、计算资源、学习和实践、时间和精力以及资金投入等方面的因素。这些限制对艺术家的能力和资源有一定的要求，
3.8.4.2 算力与资金的影响
在艺术创作中，算力和资金的影响是显而易见的。为了运行复杂的AI 算法和模型，需要大量的计算资源，特别是高级的 GPU 和云计算资源。这些资源的获取和使用通常需要相当的资金投入。因此，艺术家或机构需要具备足够的财力来支持这些技术需求。
这种情况将会导致一些问题的产生。首先，高昂的成本可能使得只有资金充裕的艺术家或机构能够承担这种技术的使用。这可能导致艺术界内部的贫富差距加大，资源的分配不均。同时，一些有潜力但缺乏资金的艺术家可能无法充分发挥他们的创作能力。此外，算力和资金的限制也可能限制了艺术创作的多样性和创新性。只有那些能够负担得起高昂成本的艺术家或机构才能使用这些先进的技术，而其他人可能无法进入这一领域或受到限制。这可能导致创作领域的局限性，限制了新的艺术形式和创新的出现。
因此，解决算力和资金的影响是重要的。这可以通过降低技术的成本、提供更多的资源支持、推动公共和私人部门的合作、成立 AI艺术基金会等方式来实现。