따라서 이러한 증거능력 또는 증거의 허용에 관한 기준의 정립과 결정을 법원에 일임해서 되는지가 문제가 된다. 법관들이 이런 인공지능 알고리즘을 비롯한 전문지식에 정통하기는 어렵고, 그런 현실에서 법원으로 하여금 증거능력 여부를 전적으로 결정하게 하는 것은 무모하기까지 하다. 더욱이 최근 인공지능알고리즘의 핵심이랄 수 있는 인공신경망에서 이루어지는 오류보정과 가중치 변경 등의 과정 등을 전문가가 아닌 법관 등이 이해하기 어렵다. 따라서 이러한 인공지능 알고리즘의 수용에 있어 이런 머신러닝이라는 첨단과학 고유의 논쟁적 과학방법론상의 특이점을 어떻게 해석하고, 규율하는 방안을 찾느냐가 이런 신기술 수용에서 중요한 과제가 될 것인데, 이 점은 기계적 증거의 증거능력 여부 결정에도 그대로 통용된다. 앞서 언급한 바대로 기계적 증거에 대항하여야하는 피고인이 변호인 또는 민간 전문가의 조력을 받는다고 해도 증거능력에 관하여 충분히 다투기가 어렵다.
인공신경망에서 이루어지는 오류보정과 가중치 변경 등의 과정 등을 전문가가 아닌 법관 등이 이해하기 어렵기 때문에 증거능력 또는 증거의 허용에 관한 기준의 정립과 결정을 법원에 일임해도 되는 지가 문제가 된다.