흔히 알고리즘은 편견이 없다고 하지만 알고리즘을 만들 때 개발자의 가정에 의해서 편견이 충분히 들어갈 수 있다. 데이터가 재판에 사용되기도 하고, 야구 전략에도 사용되고, 대학 랭킹 순위에도 사용되며, 금융 자산에도 서용된다. 하지만 수학 계산은 맞지만 디테일에 악마가 있다. 목적을 위해서 의도적으로 왜곡할 수도 있고 미쳐 생각못하고 왜곡된 결과를 사실이라고 믿을 수도 있다.
책에서 아쉬움으로써 번역자에게 글 맞춤법 틀린 것이 종종 보이고, 글 저자에게는 개인적 경험이나 주관적 서술은 객과적이지 않고 글의 내용에 신뢰를 주지 못한다. 그리고 민주주의 위협보다는 위협에 더 비중을 둔 것 같다.