최근 주요국의 국방 AI 정책을 살펴보면 인공지능을 도입하고자 하는 기조를 넘어 ‘각국의 어떤 문제를 AI를 통해 해결하고자 하는가?’로 향하고 있다. 주요 국가별 최신 AI 정책 동향에 대해 살펴보면 미국은 AI 우선 전투수행군(AI-first warfighting force) 전환과 결심 우위 확보를, 중국은 지능화전에 부합하는 훈련 체계 전환과 유·무인 전력 통합을, 일본은 인구 감소와 병력 제약 속에서 책임 있는 AI를 통한 무인 전력 확대로 국방 AI 도입 및 적용을 추진 중이다. 즉, 이러한 흐름을 종합해 보면 국방 AI 경쟁은 민간에서 보여지는 기술 시연의 경쟁이 아니라 ‘자국군의 취약한 구조를 어떻게 빨리 바꾸고 극복하여 선진화된 군으로 내딛을 수 있는가?’를 지향하고 있음을 알 수 있다.
---「01_“국방 AI 트렌드”」중에서

현대전 양상을 고려하면 감시 정찰 AI가 식별한 정보는 지휘 통제 체계와 연결되어야 하고, 지휘 통제 체계에서의 상황 판단은 화력 운용 체계와 연결되어야 하며 이때 공역 통제와 탄약 현황까지 함께 고려되어야 한다. 즉, 각 체계별 AI는 서로 데이터를 주고받으며 서로의 데이터를 같은 작전 상황에서 활용할 수 있게 발전되어야 한다. 이러한 이유로 하나의 플랫폼이 필요하다는 점이 부각된다. 여기서 말하는 플랫폼은 단순히 여러 AI 모델을 한 서버에 모아놓은 것이 아니다. 각종 체계가 생산·참조한 데이터, 상태 정보, AI 판단 결과 등의 공통 기준을 확립하고 이를 활용할 수 있는 통합 운용 기반 공간을 말한다.
---「03_“육군이 필요로 하는 AI”」중에서

네트워크 환경은 사용자가 AI 모델에 수요를 요청하고 답변을 받을 때 사용자와 AI 모델 간 연결해 주는 통로를 제공해 준다. 따라서 군 네트워크 환경에서 AI 모델이 어떤 방식으로 운용할 것인지까지 함께 설계되어야 한다. 전술 환경에서는 중앙 서버와의 실시간 연결이 항상 보장된다고 전제하기 어렵다. 지형, 전파 교란 등의 외부적 요인으로 인해 통신망 단절, 대역폭 제한과 같은 제한 사항이 발생할 수 있기 때문이다. 이는 중앙 서버에 접속해야만 AI를 사용할 수 있는 시스템은 사용하지 못할 확률이 높아진다는 의미이기도 하다. 결국 중요한 것은 네트워크 상태와 제대별 운용 여건을 함께 고려하여 AI 운용 구조를 설계해야 한다는 것이다. 이는 중앙과 항상 연결되어야 한다는 전제에서 벗어나 네트워크 연결이 원활한 제대와 제한될 수 있는 제대 그리고 제대별 전술 환경에 따라 각각 다른 AI 운용 구조를 구축해야 함을 말한다.
---「06_“육군 AI 기반 조성과 환경 구축”」중에서

AI가 국방 영역에 들어오기 시작하면서 사람들은 적에 대한 탐지·식별·고가치 표적 추천 등으로 작전의 템포를 얼마나 가속화시킬 수 있는지, 타격 및 피해 평가를 얼마나 효과적으로 수행할 수 있는지 등을 중요하게 생각하고 있다. 그러나 사람들은 한 가지 문제를 간과하고 있다. 그것은 ‘AI가 제시하는 결과에 대한 검증은 누가하고 책임은 누가 지는가?’의 문제다. 이 문제의 방향성이 도출되지 않으면, 앞선 기대 효과들은 오히려 독이 되어 우리에게 돌아올 수 있다.