Predpol 등 기존의 인공지능 기반 범죄예측 시스템의 실용화 모델의 공통점은 범인이 아닌 범죄발생 예상지점을 예측한다는 데 있다. 문제는 인공지능을 활용한 범죄예측 프로그램이 범인을 예측할 수는 없는가 하는 것이다. 범죄발생 지점이 아닌 범행을 할 사람을 예측한다는 범죄예측의 현실적 모델은 없고, 범죄 가능성이 높은 사람들을 리스트로 만들어 동향파악 등을 하는 정도에 그치고 있다. 실례로 시카고 경찰은 400명의 위험인물 리스트를 따로 만들어 관리하고 있다. 이러한 리스트에 전과가 없는 사람도 대상자에 올라있기도 하여 논란이 된 바 있지만, 이러한 원시적 프로그램조차 통계적 기법을 차용하면서 소셜네트워크 분석 등을 통하여 리스트를 만들기 때문에 일반 사람의 기준으로는 이해하지 못할 의외의 인물이 그 리스트에 포함될 수도 있다.
인공지능 기반 범죄예측 시스템은 범죄발생 예상지점을 예측한다. 문제는 그 프로그램이 범인을 예측할 수 있는가이다. 실제로는 범죄예측 모델은 없고, 통계적 기법을 통해 범죄 가능성이 높은 사람들을 리스트화하는 데 그친다.