2019年9月13日，美國戰略和國際問題研究中心(CSIS)網站發布題為“Fly-Fight-AI: Air Force Releases New AI Strategy”的評論文章，作者是國際安全項目副研究員林賽R.謝潑德。文章主要觀點如下：

在2019年的《人工智能戰略》中，美國空軍宣布其意圖采用人工智能并主宰空中、太空和網絡空間領域。在認識到對手為了自己的利益而追求人工智能的同時，空軍這個戰略還提供了防止競爭對手獲得優于美國優勢的方法和手段。它認識到利用人工智能意味著投資于人工智能生態系統：支持任何機構部署人工智能技術所必需的人員、計算基礎設施、數據和政策。

值得注意的是，該文件旨在促進即將到來的預算和規劃周期中的決策，以通過重點領域和目標來發展空軍的人工智能生態系統。最近對聯邦勞動力以及國防部和情報界的調查都強調，預算和組織文化以及缺乏勞動力技術人才是人工智能準備工作中最常見的障礙。目前，國防部對軍隊實現人工智能所需的教育和培訓投入有限。此外，很難對數據和信息技術(IT)現代化投資做出預算承諾。空軍的這個戰略為預算優先分配決策提供了明確和簡明的方向，優先方向包括勞動力教育計劃、數據管理和集成以及IT現代化工作。

與歷史上的優先順序不同，2019年的《人工智能戰略》闡明了吸納開源軟件的重要性。多年來，開源軟件在國防部和各軍兵種面對持懷疑態度的受眾，因為在這些圈子里通常將秘密和來源單一等同于安全和寶貴。相比之下，開源代碼是軟件開發的基礎，特別是在人工智能和機器學習中。該戰略利用開源軟件和算法的目標，支持采用企業人工智能技術和軟件驅動能力。

此外，該戰略與國防部內現有的努力同步，并利用了其他方面已經奠定的基礎。國防創新委員會最近發布的軟件采購和實踐(SWAP)研究以及正在開展的人工智能原則項目旨在解決人工智能部署的兩個障礙：不適合軟件采購的采辦系統，以及在國家安全上負責任地使用人工智能的界限的不確定性。

但是，戰略重點領域缺少對IT更新的明確承諾。基于學習的人工智能解決方案需要訪問計算能力和現代計算機基礎設施，這是與數據相同的必要條件。由于JEDI云計算合同在涉及利益沖突的問題上沒有做出決定，國防部可能會無意中激勵各軍兵種追求自己的定制計算解決方案。無論是多云還是單云解決方案，都需要戰略指導才能將企業計算能力帶入國防部和各軍兵種。

雖然2018年的國防部《人工智能戰略》和《聯合人工智能中心》文件針對國防部所有機構，但各軍兵種都要考慮自己的利益以及在人工智能上的責任。總部設在奧斯汀的陸軍未來司令部，是一個人才、教育和工業的技術中心。未來司令部按2018-18號陸軍指令設立了人工智能特別工作組，在華盛頓特區和坐落在匹茲堡的卡內基梅隆大學設有辦事處。特別工作組必須制定和實施美國陸軍的人工智能戰略，并與陸軍的跨職能團隊協調以推進陸軍現代化。同樣，空軍最近宣布與麻省理工學院聯合實施人工智能研究、開發和應用的人工智能加速器計劃。這些舉措反映了軟件驅動能力的新現實——為獲得最佳技術，各軍兵種需要有最優秀的人才。

在各軍兵種中，對人工智能創新和實施的承諾并不均衡。美國海軍尚未公開發布人工智能使用方向。據報道，海軍和海軍陸戰隊通過海軍研究辦公室增加對人工智能的投資，特別是機器人技術和自主航行器的進步，但領導層在確定人工智能具體優先級和總體數字能力上缺乏戰略指導。

最終，衡量成功的真正標準是在支持使命上提供和整合人工智能的能力。任何想要在21世紀保持關聯性的軍兵種都不能忽視數字素養。如果沒有成文的戰略和指南，同時開展和協調眾多的工作是不可能的，包括分配必要的預算、為提升員工技能進行投資、承諾進行IT更新以及部署以軟件速度發展的技術。通過為部隊提供指南并在組織內部建立問責機制，空軍堅稱它能在人工智能部署上走在最前面。