하지만, 범죄 예측 분석은 전통적인 범죄통계학을 뛰어넘어 발전하고 있으며, 판사들은 점차 범죄 여부, 형량 선고, 가석방 여부 등의 결정에 계량 모델을 참고하라고 권고받고 있다. 판사의 가석방 여부 결정에 판결을 내린 시간이 식사 전후인지 여부가 가장 큰 영향을 미쳤다는 연구 결과는 판사처럼 가장 이성적인 인간의 의사결정도 편견, 실수 및 무의식 등에 쉽게 영향을 받는다는 것을 보이고, 또 다른 연구에서는 대법원 판결의 다수 의견에 대해 기계학습 알고리즘이 75%를 정확하게 예측한 반면, 전문가 집단의 예측 정확도는 59%에 불과했다 (Dormehl, 2014). 이 역시 각 대법관의 무의식적 성향 및 편견을 기계학습 알고리즘이 더욱 정확히 감지함을 의미한다.
범죄예측 분석은 범죄통계학을 넘어 발전하고 판사들은 결정에 있어 계량 모델을 참고하고 있다. 연구 결과는 판사도 편견, 실수, 무의식에 영향을 받고 다른연구도 기계학습 알고리즘이 75% 예측한다.  