मुख्य कार्यकारी ब्रायन मोयनिहान ने बुधवार को सीएनबीसी को बताया कि बैंक ऑफ अमेरिका ने एंथ्रोपिक के मिथोस सहित उन्नत एआई मॉडल द्वारा सामने आई सॉफ्टवेयर कमजोरियों को ठीक करने में मदद के लिए 1,000 बाहरी ठेकेदारों को काम पर रखा है। बैंक की तीसरी तिमाही की आय जारी होने के बाद एक साक्षात्कार में किया गया यह खुलासा पहली बार है जब किसी प्रमुख अमेरिकी निगम ने फ्रंटियर एआई मॉडल के खिलाफ अपने सिस्टम की रक्षा के लिए कार्यबल और डॉलर की लागत के बारे में बताया है।

सीएनबीसी के अनुसार, उस क्षेत्र में काम करने वाले लगभग 3,000 आंतरिक कर्मचारियों का समर्थन करने के लिए ठेकेदारों को 2026 की दूसरी तिमाही में लाया गया था, और वे आज भी बैंक में बने हुए हैं। मोयनिहान ने सीएनबीसी के लेस्ली पिकर को बताया, "हमने दूसरी तिमाही में पैचिंग का काम करने में मदद करने के लिए 1,000 ठेकेदारों को नियुक्त किया है और वे लोग आज भी यहां हैं और हमारी मदद कर रहे हैं, हमारे पास उस क्षेत्र में 3,000 लोग हैं।" For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.

तिमाही लागत में सैकड़ों मिलियन

पैचिंग पुश सस्ता नहीं था. मोयनिहान ने बुधवार को विश्लेषकों को बताया कि सॉफ्टवेयर सुधार, मनी-लॉन्ड्रिंग विरोधी अनुपालन से संबंधित विनियामक कार्य के साथ मिलकर, तीसरी तिमाही में बैंक की लागत में "कुछ सौ मिलियन से अधिक" जोड़ा गया। आय रिपोर्ट के बाद बुधवार को बैंक के शेयरों में 8 प्रतिशत तक की गिरावट आई, और सुधारात्मक खर्च व्यय दबाव के बारे में निवेशकों के साथ व्यापक बातचीत का हिस्सा था।

मिथोस, जिसे एंथ्रोपिक ने अप्रैल में बैंकों, प्रौद्योगिकी फर्मों और सरकारी एजेंसियों के एक छोटे समूह के लिए जारी किया था, को दशकों पुरानी सॉफ्टवेयर खामियों को उजागर करने और उनका फायदा उठाने का श्रेय दिया गया है - ऐसी क्षमताएं जिन्होंने संवेदनशील वित्तीय डेटा रखने वाली कंपनियों को महंगी रक्षात्मक लड़ाई में मजबूर कर दिया है। मोयनिहान ने कहा कि बैंक ऑफ अमेरिका ने इस साल की शुरुआत में अपने आंतरिक और विक्रेता कोड के व्यापक स्पेक्ट्रम को मजबूत करने के लिए हजारों कर्मचारियों और बाहरी कर्मियों का उपयोग किया।

मोयनिहान ने सीएनबीसी साक्षात्कार में कहा, "वह जोखिम वास्तविक जोखिम है, और इसीलिए जब सीमांत-प्रकार के मॉडल सामने आए... हम में से बहुत से लोग बैठ गए और कहा, 'हम यह कैसे पता लगाएं कि इससे जल्दी कैसे निपटा जाए?''

फ्रंटियर एआई की दोहरी धार वाली प्रकृति

यह एपिसोड बड़े उद्यमों के लिए फ्रंटियर एआई के अजीब अर्थशास्त्र को दर्शाता है। मॉडलों का वही वर्ग जो उत्पादकता बढ़ाकर कंपनियों को लागत में कटौती करने में मदद करता है, दशकों से चुपचाप जमा हुई सॉफ्टवेयर की कमजोरियों को भी उजागर कर सकता है। मोयनिहान ने तनाव को सीधे तौर पर स्वीकार किया, यह देखते हुए कि बैंक के सॉफ़्टवेयर की आपूर्ति करने वाले विक्रेता स्वयं अपने उपकरणों को फ्रंटियर एआई से लैस करने के लिए दौड़ रहे हैं।

उन्होंने कहा, "हमें उनसे आगे रहना होगा और हमें इस बात का ध्यान रखना होगा कि सॉफ्टवेयर विकास करने वाले लोग वही लोग हैं जो हमें सेवाएं बेचने की कोशिश कर रहे हैं।"

एक अस्थायी स्पाइक, मोयनिहान का तर्क है

स्टॉक गिरने पर बोलते हुए, मोयनिहान ने निवेशकों को आश्वस्त करने की कोशिश की कि खर्च में वृद्धि अस्थायी साबित होगी। "एक बार जब आप पैच कर लेते हैं, तो आपको उतना पैच लगाने की ज़रूरत नहीं होती... पाइपलाइन आगे बढ़ती है," उन्होंने कहा, बैंक को उम्मीद है कि समय के साथ सुधारात्मक लागत में गिरावट आएगी।

बैंक यह भी शर्त लगा रहा है कि एआई अन्यत्र रक्षात्मक कार्य के लिए भुगतान से अधिक करेगा। सीएनबीसी के अनुसार, बैंक ऑफ अमेरिका लगभग 130 आंतरिक एआई परियोजनाएं चलाता है, जिससे अगले साल लगभग 700 मिलियन डॉलर की बचत होगी - एक ऐसा आंकड़ा जो निकट अवधि के सुधार बिल को बौना कर देता है, भले ही दोनों का समय असुविधाजनक हो।

यह उद्योग के बारे में क्या कहता है

बैंक ऑफ अमेरिका का खुलासा अब तक के सबसे स्पष्ट डेटा बिंदुओं में से एक प्रदान करता है कि एआई-संचालित भेद्यता खोज वास्तव में एक बड़े संस्थान की लागत क्या है। विश्लेषकों ने चेतावनी दी है कि सीमांत साइबर सुरक्षा मॉडल ने शिपिंग शुरू कर दी है कि बैंकों, अस्पतालों और सरकारों में पुराने कोडबेस एक विशाल हमले की सतह का प्रतिनिधित्व करते हैं जिसे एआई मानव लेखा परीक्षकों की तुलना में कहीं अधिक तेजी से मैप कर सकता है। अब तक, उस चर्चा का अधिकांश हिस्सा सैद्धांतिक रहा है; मोयनिहान ने प्रतिक्रिया पर एक संख्या और एक मूल्य टैग लगाया।

टिप्पणियाँ एंथ्रोपिक जैसी कंपनियों की नाजुक स्थिति को भी रेखांकित करती हैं, जो चुनिंदा संस्थानों के समूह को शक्तिशाली साइबर सुरक्षा मॉडल बेच रही हैं, जबकि व्यापक उद्योग इस बारे में तर्क देता है कि कैसे - और कितनी जल्दी - ऐसी क्षमताओं का प्रसार होना चाहिए। एआई-सहायता प्राप्त हैकिंग प्रयासों की रिपोर्ट ने रोकथाम और निगरानी प्रथाओं को जांच के दायरे में ला दिया है, और उद्यम ग्राहक अब इस धारणा के लिए बजट बना रहे हैं कि उनकी कमजोरियां पहले पाई जाएंगी।

बैंकों के लिए, गणना सीधी है: पैचिंग लागत मापने योग्य और सीमाबद्ध है, जबकि एक सफल शोषण की लागत नहीं है। निवेशकों के लिए मोयनिहान का संदेश यह था कि उछाल एक बार की सफाई है, न कि स्थायी व्यय रेखा - लेकिन यह प्रकरण एक अनुस्मारक है कि मॉडल क्षमता में प्रत्येक छलांग सॉफ्टवेयर चलाने वाली प्रत्येक कंपनी की सुरक्षा स्थिति को चुपचाप दोहरा सकती है।

जैसे-जैसे फ्रंटियर मॉडल खामियां ढूंढने में सुधार जारी रखते हैं, बैंक ऑफ अमेरिका का अनुभव एक बाहरी कम और एक टेम्पलेट अधिक हो सकता है: हजारों कर्मचारी, एक ठेकेदार सेना, और कई-सौ मिलियन डॉलर का चालान, यह सब एक ऐसे मॉडल द्वारा ट्रिगर किया गया है जिसने कभी बैंक के सिस्टम को सीधे तौर पर नहीं छुआ।

अन्य बड़े वित्तीय संस्थानों की सुरक्षा टीमें प्लेबुक पर बारीकी से नजर रख रही हैं। यदि एआई मॉडल कुछ ही दिनों में एक दशक की संचित कमजोरियों को सामने ला सकता है, तो हर बैंक के लिए सवाल यह नहीं रह जाता है कि उसके कोड में खामियां हैं या नहीं - सवाल यह है कि उन्हें सबसे पहले कौन ढूंढता है, और क्या संस्था के पास उन खामियों का इस्तेमाल करने से पहले प्रतिक्रिया देने की क्षमता है। मोयनिहान के खुलासे से पता चलता है कि अमेरिका के दूसरे सबसे बड़े बैंक के लिए, उत्तर के लिए एआई-संचालित सुधार को एक नियमित आईटी लाइन आइटम के बजाय एक तिमाही-परिभाषित व्यय के रूप में मानने की आवश्यकता है।

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