1，缺乏人情味和人性化的判斷:機械司法基於算法和數據分析做出判決，無法像人類法官壹樣考慮案件的特殊情況、背景和人情。這就導致不能充分考慮個體情況的細微差別，缺乏人性化的判斷。
2.數據偏差和不公平:機械正義的判斷結果取決於輸入數據和算法設計。如果數據有偏差或者算法有缺陷，機械公正就會產生不公平的結果。比如算法訓練數據中存在種族或性別偏見，判斷結果就會對某些群體不公平。
3.透明性和可解釋性:機械正義的決策過程往往很復雜，涉及大量的數據和算法模型。這就導致了判斷結果的透明性和可解釋性，即人們很難理解機器是如何做出決策的。這給公眾對司法公正的信任和評價帶來了困難。
4.技術依賴和漏洞風險:機械正義依賴於技術設備和軟件系統的運行，壹旦出現故障或漏洞，將導致錯誤的判斷結果或數據泄露。此外，黑客攻擊和惡意操縱技術也會對機械司法造成威脅。
5.法律適應性:法律的發展變化是壹個適應社會和人類價值的過程。機械司法的算法和模型往往基於歷史數據和規則進行訓練，難以適應法律的演變和對新興問題的處理，導致機械司法的判決結果不符合社會的期望和需求。
機械司法是指依靠機械化技術和算法進行判決和裁定的司法方式。