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再者，中国成文法历来都以简约相标榜，不乏多种解释的空间；各个概念的内涵和外延也尚未完全统一。例如仅义务条款，就有“应该”和“必须”等不同表述。具有中国特色的公平责任原则以及屡见不鲜的“合理的”、“可预期的”等术语，在法律推理中发挥着极其重要的作用，但有关事项在法律条文中并没有给出、实际上也不可能给出明确的定义。作为法律细则化结果的行政规范和地方规范极其庞杂，不同层面和部门的规定之间往往发生矛盾，使得整合化作业异常困难。凡此种种实像，都是不太适宜于计算机处理的。反过来，假如在这样的状态下就通过机器把法庭内外的对话和沟通加以格式化、固定化，很可能会阻碍法律解释学、推理技术、专业化教育以及审判者伦理人格的发展和提高，使司法流于一种检索和推测的简单智力游戏。假如这样的初级系统软件只被当作审判的辅助性工具，只在有限的范围内用于减轻查找负担以及避免疏漏，那倒也无可厚非。但一旦真要让法官们据此形成判决，就难免会遗患无穷。
还有必要指出的是，目前关于法律知识的数据库还非常不完备。类似电脑量刑那样的软件，其核心是法律推理系统，而关于法律推理的研究成果的积累在中国还极其薄弱。在这样的状况下，假如采取的只是把有关条文形式化、再追加若干解释规则的朴素方式，那么作为逻辑程序而执行时就很容易出现知识本身不循环、只是逻辑程序空转之类的问题，也很难对否定性表现进行适当处理。假如语汇储量不够，法律知识的数据库与推理引擎相结合就很容易频繁发生没有意义的检索。假如存在复数的法律知识数据库，如何使它们互相联系兼容并对它们进行排除矛盾和冲突的整合以及有效的一贯化控制，也是颇棘手的重要课题，需要消耗大量的时间和精力才有望获得进展。何况法律在不断修改，知识数据库的更新以及解释规则的调整也需要不断进行，在网络结构中只要某一事项的重新定义出现失误，就有可能引起自动化处理的结果异常——这也将导致建构和维持法律专家系统的成本居高不下。
有人试图把美国的《联邦量刑指南》作为机械化审判的辩护理由，这是错误的。《联邦量刑指南》的性质更接近一种关于如何行使裁量权的权威性技术手册，一方面把法院内部过去存在的关于制裁幅度的非正式“行情”以及暧昧的判断指标在可能的范围内作出明文规定，另一方面还为司法的精密化和弹性化设立了很多政策性调整的尺度（例如优先救济被害人的原则，对企业犯罪进行制裁的加重或减轻的各种要件）。在中国，更类似的现象倒是最高法院关于确定量刑幅度和计算赔偿额的具体标准的司法解释以及一些法院最近试行的量刑指南规则，与电脑自动处理软件系统并没有什么太多的实质性联系。
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