Renn은 복잡성이 높은 이머징 기술의 위험을 과학적 불확실성과 정치사회적 모호성으로 설명했다. 과학적 불확실성은 데이터나 지식의 결여와 더불어 설명하기 어려운 원인에 의해 발생하며, 이 같은 이머징 기술의 잠재적 위험을 제대로 이해하지 못할 경우 해당 위험에 대한 통제수단의 수립이 어려워진다.
이와 같이 이머징 기술의 경우, 위험들로부터 초래될 수 있는 결과의 ‘불확실성’ 뿐만 아니라, 위험 그 자체의 면모를 파악하기 어렵기 때문에(‘unknown risk’) 위험의 복잡성이 매우 높다. Renn 은 이머징 기술의 위험이 ‘존재’하는 이유를 과학적 불확실성과 정치사회적 모호성으로 설명한다(Renn, 2013). Renn에 따르면, 과학적 불확실성이란 정보나 데이터와 같은 과학 지식의 결여 혹은 한계를 의미하는데, 이 때문에 원하지 않는 효과나 사고가 발생할 확률을 정확히 측정하기 어렵게 된다. 불확실성을 구성하는 요소들에는 위험에 대한 개별적인 반응의 다양함, 모델링 과정에서의 오류들, 비선형 연관들에 대한 이해 부족에서 유래하는 비결정성, 제한적인 모델, 제한적인 변수에 초점을 맞출 수 밖에 없는 데서 오는 불확실성, 위험발생 확률에 관한 지식의 결여 등이 있다. 그러나 불확실성을 증가시키는 것이 비단 데이터나 지식의 결여뿐인 것은 아니다. 특정한 부정적인 효과와 다수의 잠재적 원인들 사이의 인과적 연관을 정확히 규명하기가 어렵기 때문에 더욱 커지기도 한다. 원인들 사이에 상호 작용이 일어나거나 피드백 과정이 연결되어 있는 경우, 혹은 원인과 효과 사이에 시간적으로 장기간의 지연이 발생하거나 간섭 변수들이 존재함으로 인해 이러한 복잡성이 나타날 수 있다. 독성 물질들 사이의 복합 효과, 서로 연관되어 있는 대형 인프라시설의 오작동 위험, 민감한 생태 시스템의 임계 부하위험 등이 그 예가 될 수 있겠다. 이머징 기술에 잠재된 위험에 대한 이해의 부족은 이를 제도적으로 통제하고자 하는 규제수립을 어렵게 만드는 요인이 된다.