컴퓨터 알고리즘 또는 인공지능 알고리즘은 오류, 편향성의 위험이 있다. 따라서 기계적 증거와 관련하여 머신러닝의 속성까지 고려하여야 할 필요성이 생겼다. 머신러닝의 속성 중 가장 고난도의 핸디캡인 블랙박스 문제는 기계적 증거의 허용성 논의도 필요해졌다.
이러한 컴퓨터 알고리즘 또는 인공지능 알고리즘은 오류, 편향성(bias)의 위험이 있으며, 이러한 오류나 편향성과 조작가능성은 이러한 장비에서 생성된 증거가 무고한 사람에게 유죄판결이 선고되는 데 결정적 역할을 할 수 있다는 점에서 무조건적인 신용성을 부여하여서는 아니 되는 것은 물론이고, 그 신뢰성을 검증하고, 신뢰성이 검증되지 아니하는 경우에 증거로서 사용되지 아니하도록 하여야 할 필요성이 크다. 기계적 증거와 관련해서는 법원이나 배심원들이 기계의 명백한 객관성을 지나칠 정도로 신뢰하거나, 반대로 기계적 증거의 복잡성에 대한 비합리적 불신 때문에 기계적 증거를 무조건 배척하는 경향을 보일 수 있다. 인공지능이 생성하는 기계적 증거를 취급하는 법원은 배심원들에게 인공지능 알고리즘이 가지고 있는 블랙박스 위험에 대해 고지하여야한다. 이와 같이 기계적 증거의 생성 과정에 단순한 컴퓨터 알고리즘이 아닌 인공지능 알고리즘이 적용되기 시작했고, 그러한 경향은 가속화될 것이다. 따라서 기계적 증거와 관련하여 컴퓨터 알고리즘을 넘어, 머신러닝의 속성까지 고려하여야 할 필요성이 생겼다. 머신러닝의 속성 중 가장 고난도의 핸디캡인 블랙박스 문제는 기계적 증거의 허용성 논의에서도 불가피해졌다.