뿐만 아니라 이러한 기계적 증거의 생성에 사용되는 머신러닝의 속성 때문에 생겨나는 문제도 심각하다. 즉 머신러닝 알고리즘이 적용된 기계적 증거의 경우, 블랙박스 위험에서 자유롭지 못하며, 이러한 증거에 대하여 법원이 어떻게 통제할 수 있는 것인지가 문제된다. 물론 기계적 증거가 모두 블랙박스 위험을 가진 것은 아니다. 증인이 기계를 도구로 사용하여 관찰을 용이하게 한다는 사실을 보여주기 위해 기계적 증거를 사용할 때는 블랙박스 위험과는 무관하다. 교통사고 목격자가 보낸 이메일과 같은 증거는 기계 생성 증거일지라도 목격자의 진술을 전달하는 매개체 역할만 하기 때문에 블랙박스 위험을 수반하지 않는다. 그러나 기계적 증거가 특정 주장의 진실성과 관련되었을 때, 즉 요증사실의 증명에 사용할 경우 블랙박스 위험을 수반할 수밖에 없다.
문제는,  머신러닝의 속성을 가진 기계적 증거에 대한 법원의 선별적 통제 여부이다.