Bank of America mengupah 1,000 kontraktor luar untuk membantu menambal kelemahan perisian yang timbul oleh model AI canggih, termasuk Anthropic's Mythos, ketua eksekutif Brian Moynihan memberitahu CNBC pada hari Rabu. Pendedahan itu, yang dibuat dalam temu bual selepas pengeluaran pendapatan suku ketiga bank itu, adalah antara kali pertama sebuah syarikat besar AS telah menyatakan tenaga kerja dan kos dolar untuk mempertahankan sistemnya terhadap model AI sempadan.
Menurut CNBC, kontraktor telah dibawa pada suku kedua 2026 untuk menyokong kira-kira 3,000 pekerja dalaman yang bekerja di kawasan itu, dan mereka kekal di bank hari ini. "Kami meletakkan 1,000 kontraktor untuk membantu kami melakukan kerja menampal pada suku kedua, dan orang-orang itu kekal di sini hari ini, membantu kami, selain daripada 3,000 orang yang kami ada di kawasan itu," kata Moynihan kepada Leslie Picker CNBC. For more context on this story, see our ongoing AI trends.
Ratusan Juta dalam Kos Suku Tahun
Tolakan menampal tidak murah. Moynihan memberitahu penganalisis awal pada hari Rabu bahawa pemulihan perisian, digabungkan dengan kerja kawal selia yang berkaitan dengan pematuhan anti-pengubahan wang haram, menambah "beberapa ratus juta tambah" kepada kos bank pada suku ketiga. Saham bank itu merosot sebanyak 8 peratus pada hari Rabu berikutan laporan pendapatan, dan perbelanjaan pemulihan adalah sebahagian daripada perbualan yang lebih luas dengan pelabur mengenai tekanan perbelanjaan.
Mythos, yang dikeluarkan oleh Anthropic kepada sekumpulan kecil bank, firma teknologi dan agensi kerajaan pada bulan April, telah dikreditkan dengan mendedahkan dan mengeksploitasi kelemahan perisian berdekad lamanya — keupayaan yang telah memaksa syarikat yang memegang data kewangan sensitif menjadi berebut pertahanan yang mahal. Bank of America bergegas untuk meningkatkan spektrum luas kod dalaman dan vendornya awal tahun ini, kata Moynihan, menggunakan ribuan pekerja dan kakitangan luar.
"Risiko itu adalah risiko sebenar, dan itulah sebabnya apabila model jenis sempadan keluar ... ramai daripada kita duduk dan berkata, 'Bagaimana kita memikirkan cara untuk mengatasi ini dengan cepat?'" kata Moynihan dalam temu bual CNBC.
Sifat Bermata Dua bagi Frontier AI
Episod ini memaparkan ekonomi pelik AI sempadan untuk perusahaan besar. Kelas model yang sama yang membantu syarikat mengurangkan kos dengan meningkatkan produktiviti juga boleh mendedahkan kelemahan dalam perisian yang telah terkumpul secara senyap selama beberapa dekad. Moynihan mengakui secara langsung ketegangan itu, dengan menyatakan bahawa vendor yang membekalkan perisian bank itu sendiri berlumba-lumba untuk melengkapkan alat mereka dengan AI sempadan.
"Kami perlu terus mendahului mereka, dan kami perlu sedar bahawa orang yang melakukan pembangunan perisian ialah orang yang cuba menjual perkhidmatan itu kepada kami," katanya.
Lonjakan Sementara, Moynihan Berhujah
Bercakap apabila saham jatuh, Moynihan berusaha untuk meyakinkan pelabur bahawa peningkatan perbelanjaan akan terbukti sementara. "Sebaik sahaja anda menambal, anda tidak perlu menampal sebanyak mana… Talian paip bergerak," katanya, sambil menambah bahawa bank menjangkakan kos pemulihan akan menurun dari semasa ke semasa.
Bank itu juga bertaruh bahawa AI akan membayar lebih daripada membayar untuk kerja pertahanan di tempat lain. Bank of America menjalankan kira-kira 130 projek AI dalaman yang ia unjurkan akan memacu kira-kira $700 juta dalam penjimatan tahun depan, menurut CNBC - angka yang mengecilkan bil pemulihan jangka pendek, walaupun masa kedua-duanya tidak selesa.
Apa Yang Dikatakan Mengenai Industri
Pendedahan Bank of America menawarkan salah satu titik data yang paling jelas mengenai penemuan kelemahan yang dipacu AI sebenarnya membebankan institusi yang besar. Penganalisis telah memberi amaran sejak model keselamatan siber sempadan mula menghantar bahawa pangkalan kod warisan di bank, hospital dan kerajaan mewakili permukaan serangan yang luas yang boleh dipetakan AI jauh lebih pantas daripada juruaudit manusia. Sehingga kini, kebanyakan perbincangan itu bersifat teori; Moynihan meletakkan jumlah kepala dan tanda harga pada respons.
Komen itu juga menggariskan kedudukan halus syarikat seperti Anthropic, yang menjual model keselamatan siber yang berkuasa kepada kumpulan institusi terpilih manakala industri yang lebih luas berhujah tentang bagaimana - dan seberapa cepat - keupayaan sedemikian harus tersebar. Laporan percubaan penggodaman berbantukan AI telah meletakkan amalan pembendungan dan pemantauan di bawah penelitian, dan pelanggan perusahaan kini membuat belanjawan untuk andaian bahawa kelemahan mereka akan ditemui terlebih dahulu.
Bagi bank, kalkulus adalah mudah: kos tampalan boleh diukur dan dihadkan, manakala kos eksploitasi yang berjaya tidak. Mesej Moynihan kepada pelabur adalah bahawa lonjakan itu adalah pembersihan sekali sahaja, bukan garis perbelanjaan kekal — tetapi episod itu adalah peringatan bahawa setiap lonjakan dalam keupayaan model secara senyap boleh menilai semula postur keselamatan setiap syarikat yang menjalankan perisian.
Apabila model sempadan terus bertambah baik dalam mencari kelemahan, pengalaman Bank of America mungkin menjadi lebih kecil dan lebih banyak templat: beribu-ribu kakitangan, tentera kontraktor dan invois berbilang ratus juta dolar, semuanya dicetuskan oleh model yang tidak pernah menyentuh sistem bank secara langsung.
Pasukan keselamatan di institusi kewangan besar lain sedang memerhatikan buku permainan dengan teliti. Jika model AI boleh menimbulkan kelemahan terkumpul selama sedekad dalam beberapa hari, persoalan bagi setiap bank bukan lagi sama ada kodnya mempunyai kelemahan — siapa yang mencarinya dahulu dan sama ada institusi itu mempunyai kapasiti penampalan untuk bertindak balas sebelum kelemahan tersebut digunakan. Pendedahan Moynihan mencadangkan bahawa untuk bank kedua terbesar di AS, jawapannya memerlukan menganggap pemulihan dipacu AI sebagai perbelanjaan penentu suku tahun dan bukannya item baris IT rutin.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
