이러한 인공지능의 기술적 속성은 법규범적 차원의 논쟁의 계기가 된다. 전통적 법규범 은 특정 사안에 관한 인과관계(因果關係) 파악을 핵심 요인으로 하는 체계이다. 즉, 특정인 의 판단과 이에 근거한 행위가 다른 주체의 권리 또는 법익을 제약하는 경우, 그러한 판단 과 행위에 대해 법적 제한을 가하는 체계였다. 그러나 인공신경망(artificial neural network) 의 구조상 그러한 인과관계를 명확하게 확정하는 데에 한계가 있다. 인공지능 알고리즘은 특정 데이터들을 학습하고 그 결과를 반영하여 자율적으로(인간의 개입 없이) 알고리즘을 수정해 나가는 구조이기 때문에, 인공지능이 데이터를 어떤 식으로 학습하였는지, 왜 그러 한 판단을 하게 되었는지를 정확하게 파악하기 어려운 경우가 발생한다.  물론 인간의 신경망을 통한 인간의 판단과 행위 결과도 구조적으로 인공신경망과 같은 인과관계 확정상 의 난점이 존재한다. 그러나 인간의 신경망을 거치는 모든 과정을 과학적으로 설명하지 못하고 있는 상황이라도, 인간은 인류의 오랜 역사를 통하여 그 과정의 결과물을 접해왔고 그와 결부된 인과관계 및 법규범적 판단에 대해 사회에서 통용되는 사회적 컨센서스를 형성해 왔다. 이러한 측면에서 인공신경망으로 인해 발생하게 될 법규범적 판단상의 난점은 기존 인류의 법규범적 판단양식과는 다른 접근이 필요하다.
인공지능의 기술적 속성은 일반적인 법규범의 체계 요인인 인과관계 파악이 어렵다는 특성 때문에 논쟁의 계기가 된다. 인간의 신경망의 모든과정 역시 과학적 증명이 어렵더러도 그 결과와의 인과관계 및 법규적 판단을 통해서 사회적 합의를 이루어낸 바, 인공신경망과 관련된 법규적 판단에는 다른 관점이 요구된다.