컴퓨터의 문제 해결력은 훌륭하지만 문제를 설정하는것이 불가능하며 과거의 사례가 없는 경우 쓸모가 없다. 과거 데이터가 부족하면 예측능력이 낮아지며 과거의 알고리즘에 의존하는 경우 리스크가 커진다. 
야노 가즈오(2015: 219-221)는 컴퓨터는 문제 해결능력은 뛰어나지만 문제 자체를 설정할 수 없으며, 목적이 정량화되어 있고 대량의 관련 데이터가 존재하는 경우에만 문제 해결이 가능하고, 목적이 정성적이고 애매하거나 과거 사례가 부재한 상황에서는 무용지물임을 지적한다. 즉, 인간이 주어진 문제의 해결 목표를 정량화된 척도를 가지고 명확히 정의해 주고 관련된 과거 사례의 데이터를 제공해 주어야만 컴퓨터가 해법을 도출할 수 있는 것이다. 귀납식 추론방법인 기계학습은 과거의 경험에 근거해 추론을 수행하는데, 과거 데이터가 충분하지 못하거나 다가올 미래가 과거와 크게 달라지는 대격변 시에는 예측능력이 크게 저하된다. 격동의 시기에 과거에 성공한 알고리즘에 지나치게 의존하게 되면 오히려 리스크가 증폭된다.