인공지능 알고리즘은 확률적 모델로, 실험이 반복되어도 동일한 결과가 산출되는 과학적 증거와 차이가 있다.
과학은 실험이 반복되더라도 동일한 결과가 산출될 것을 요구한다. 과학자가 세상의 현상을 파악하기 위해서는 측량하여 데이터를 얻어야 하고, 이를 설명하는 모델을 만들어서, 올바른 결과 값이 나오는지 확인하여야 한다. 검증을 통과한 모델이라야 비로소 유의미한 과학 지식이 된다. 통상의 과학적 증거는 이러한 기본적인 조건을 충족한다. 그렇지만 인공지능 알고리즘에는 위와 같은 의미의 검증이 불가능한 영역이 존재한다. 데이터의 입력과 결과는 있지만, 그것을 설명하는 모델이 없다. 이러한 제약이 있는 인공지능 알고리즘에 대하여 과학계는 일반적으로 긍인할 수 있는가? 알고리즘을 뒷받침하는 이론이나 기술이 실험될 수 있는 것인지 그 해당 분야에서 일반적으로 승인되는 이론 인지와 같은 Daubert 기준을 충족할지는 의문이다. 인공지능 알고리즘은 분명 과학적 지식이 기반이 되지만, 일반 과학과는 달리 확률적 모델이라는 점에서 다른 과학적 증거와 다른 특징이 존재한다.