バンク・オブ・アメリカは、AnthropicのMythosを含む高度なAIモデルによって表面化したソフトウェアの脆弱性へのパッチを支援するために、1,000人の外部請負業者を雇用したと最高経営責任者のブライアン・モイニハン氏が水曜日にCNBCに語った。この開示は、同行の第3四半期決算発表後のインタビューで行われたもので、米国の大手企業がフロンティアAIモデルからシステムを守るための人員とコストを初めて明らかにしたものの1つである。

CNBC によると、請負業者はその地域で働く約 3,000 人の社内従業員をサポートするために 2026 年の第 2 四半期に採用され、現在も銀行に残っています。モイニハン氏はCNBCのレスリー・ピッカーに対し、「第2四半期に補修作業を手伝ってくれる請負業者1000人を雇ったが、その地域に3000人いるだけでなく、その人たちが今もここに残って私たちを助けてくれている」と語った。 この件の詳細は、AIニュースをご覧ください。

四半期ごとに数億ドルのコストがかかる

パッチ適用の費用は安くはありませんでした。モイニハン氏は水曜日初めにアナリストに対し、ソフトウェアの修復とマネーロンダリング対策コンプライアンスに関連する規制上の作業を合わせると、第3四半期の同行のコストは「数億ドル以上」増加すると語った。水曜日の決算報告を受けて同行の株価は最大8％下落し、修復支出は支出圧力に関する投資家との広範な協議の一環であった。

Anthropic が 4 月に少数の銀行、テクノロジー企業、政府機関にリリースした Mythos は、数十年前のソフトウェアの欠陥を発見し、悪用したとされています。この機能により、機密の財務データを保有する企業は、コストのかかる防衛の争奪戦に追い込まれてきました。モイニハン氏によると、バンク・オブ・アメリカは今年初め、数千人の従業員と外部人材を活用して、社内およびベンダーのコードの広範な強化を急いだという。

モイニハン氏はCNBCのインタビューで、「そのリスクは本当のリスクであり、それがフロンティアタイプのモデルが登場したとき…私たちの多くが座って『どうすればこれを早く乗り越えられるか』と考えた理由だ」と語った。

フロンティア AI の二面性

このエピソードは、大企業向けのフロンティア AI の奇妙な経済学を捉えています。生産性を向上させて企業のコスト削減を支援する同種のモデルも、何十年にもわたってひっそりと蓄積されてきたソフトウェアの弱点を暴露する可能性がある。モイニハン氏は緊張を直接認め、銀行のソフトウェアを供給するベンダー自身が自社のツールにフロンティアAIを搭載しようと競い合っていると指摘した。

「我々は彼らの先を行かなければならないし、ソフトウェア開発を行っている人々は我々にサービスを売り込もうとしている人々であるということを念頭に置かなければならない」と同氏は語った。

一時的なスパイク、モイニハン氏は主張

モイニハン氏は株価が下落する中、支出の増加は一時的なものにとどまると投資家を安心させようとした。 「一度パッチを適用すれば、その後はそれほどパッチを適用する必要はなくなります…パイプラインは通過します」と同氏は述べ、銀行は時間の経過とともに修復コストが減少すると予想していると付け加えた。

同銀行はまた、AIが他の場所での防衛作業に十分な費用をかけてくれるだろうと賭けている。 CNBCによると、バンク・オブ・アメリカは約130の社内AIプロジェクトを運営しており、来年は約7億ドルのコスト削減につながると予測しているという。この数字は、たとえ両者のタイミングが合わなかったとしても、短期的な改善法案を矮小化するものである。

業界についての説明

バンク・オブ・アメリカの開示は、AI による脆弱性発見が大規模機関に実際にどのようなコストをもたらすかについて、これまでで最も明確なデータポイントの 1 つを提供します。最先端のサイバーセキュリティモデルが出荷され始めて以来、アナリストらは、銀行、病院、政府のレガシーコードベースが広大な攻撃対象領域となっており、AIは人間の監査人よりもはるかに速くマッピングできると警告してきた。これまでの議論のほとんどは理論的なものでした。モイニハン氏は対応に人員と値札を付けた。

このコメントは、業界全体がそのような機能をどのように、そしてどのくらいのスピードで普及させるべきかについて議論している一方で、強力なサイバーセキュリティ モデルを一部の機関に販売している Anthropic のような企業の微妙な立場も強調しています。 AI を利用したハッキン​​グの試みの報告により、封じ込めと監視の実践が精査されており、企業顧客は現在、自社の脆弱性が最初に発見されることを前提として予算を立てています。

銀行にとって、計算は簡単です。パッチ適用のコストは測定可能であり、制限されていますが、エクスプロイト成功のコストは測定可能ではありません。モイニハン氏が投資家に伝えたメッセージは、この急増は一時的な一掃であり、恒久的な支出ラインではないというものだった。しかしこのエピソードは、モデルの機能が飛躍的に向上するたびに、ソフトウェアを実行するすべての企業のセキュリティ体制にひっそりと値段が付け直される可能性があることを思い出させるものである。

フロンティアモデルの欠陥発見能力が向上し続けるにつれて、バンク・オブ・アメリカの経験は異常値ではなく、むしろテンプレートになるかもしれません。何千人ものスタッフ、請負業者の軍隊、そして数億ドルの請求書はすべて、銀行のシステムに直接触れたことのないモデルによって引き起こされました。

他の大手金融機関のセキュリティ チームは、この戦略を注意深く監視しています。 AI モデルが 10 年分の蓄積された脆弱性を数日で表面化できるのであれば、すべての銀行にとって問題は、コードに欠陥があるかどうかではなくなります。誰が最初に欠陥を発見するか、そしてその欠陥が使用される前に対応できるパッチを適用する能力を銀行が備えているかどうかです。モイニハン氏の開示は、米国で第 2 位の銀行にとって、その答えとして、AI を活用した修復を日常的な IT 項目ではなく、四半期を決定する経費として扱うことが求められたことを示唆しています。

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