AI编程的难易程度因个人经验、学科背景、项目需求和使用的工具而异。以下是一些因素，使得AI编程有时可能被认为较为困难：

1. 复杂的数学和算法： AI通常涉及复杂的数学理论和算法，例如线性代数、微积分、概率统计等。对于一些高级的AI编程任务，理解和应用这些数学概念可能需要较高的数学背景。

2. 数据预处理和清理： 在实际项目中，处理和清理数据是一个重要而繁琐的任务。良好的数据质量对于训练高效的AI模型至关重要。

3. 模型设计和调优： 选择合适的模型结构、调整超参数以及对模型进行训练是复杂的任务。这需要对模型的工作原理和数据的理解，以及一定的实验和调试技能。

4. 计算资源： 对于大规模的AI项目，可能需要大量的计算资源来进行训练。这可能对个人或小团队来说是一个挑战。

5. 领域知识： 某些AI任务可能需要对特定领域的知识有深入的理解，例如医学、自然语言处理中的特定行业术语等。

6. 快速发展的技术： AI领域的技术在迅速发展，学习和跟进最新的研究成果、工具和框架可能需要不断的学习和更新。

然而，也有一些工具和框架使得入门AI编程变得更加容易。

例如，一些高级的预训练模型和自动化工具，如GitHub Copilot等，使得一些编程任务变得更加直观和易于实现。

总的来说，AI编程的难易程度因情况而异。对于初学者来说，可以通过逐步学习、实践和使用现有的工具来逐渐提高编程技能。