如今，人工智能技术被广泛应用于各种领域，包括刑事司法系统。在美国审前程序的风险评估中，算法和数据越来越多地被用于评估被告再犯罪的风险。支持者认为，人工智能可以避免警察、法官或检察官等刑事司法人员的固有偏见。楚格对这种说法提出了质疑。她在论文中提出，尽管人工智能风险评估尚未应用于加拿大法院，但已经出现了一些危险信号，有些问题急需司法系统解决。她表示，在刑事司法系统中，原住民被告的比例过高，导致其更容易受到数据驱动性工具缺陷的影响。
楚格认为，风险评估工具普遍存在问题，如埃沃特诉加拿大案（Ewert v.Canada）。杰弗里·埃沃特（Jeffrey Ewert）是“梅蒂人”，即父母一方为加拿大原住民，另一方为欧裔，他因谋杀和谋杀未遂而被判终身监禁。埃沃特声称加拿大惩戒署的心理风险评估系统对原住民有文化偏见，使原住民刑期远超非原住民，且服刑条件更差。最后，埃沃特在最高法院申诉成功。
楚格表示，偏见与歧视的存在误导了评估工具，那么如何确保算法最终得出正确的结果？使用人工智能进行风险评估只是将偏见从人类转移到人类创造的算法中罢了，有偏差的数据信息库只会让算法得出有偏差的结果。法律和法规为法官的工作提供了一定的空间，并为考虑个人历史和特殊情况等因素保留了余地。过度依赖人工智能进行风险评估的主要问题之一，在于缺失主观判断和尊重。楚格强调，她并不反对在法院系统中使用人工智能，但对此还需要进一步的研究。例如，需要分析算法所采用的信息，以及人们的偏见对结果的影响等。
