Bank of America a angajat 1.000 de contractori externi pentru a ajuta la corectarea vulnerabilităților software apărute de modelele avansate de IA, inclusiv Mythos de la Anthropic, a declarat miercuri directorul executiv Brian Moynihan pentru CNBC. Dezvăluirea, făcută într-un interviu după publicarea veniturilor băncii din trimestrul al treilea, este una dintre primele ocazii în care o corporație majoră din SUA a precizat costul forței de muncă și al dolarului pentru apărarea sistemelor sale împotriva modelelor AI de frontieră.
Potrivit CNBC, contractorii au fost angajați în al doilea trimestru al anului 2026 pentru a sprijini cei aproximativ 3.000 de angajați interni care lucrează în acea zonă, iar aceștia rămân la bancă astăzi. „Am angajat 1.000 de contractori care să ne ajute să facem lucrările de corecție în al doilea trimestru, iar acești oameni rămân aici astăzi, ajutându-ne, pe lângă cei 3.000 de oameni pe care îi avem în acea zonă”, a declarat Moynihan pentru Leslie Picker de la CNBC. For more context on this story, see our ongoing AI trends.
Sute de milioane în costuri trimestriale
Impingerea de corecție nu a fost ieftină. Moynihan le-a spus analiștilor mai devreme miercuri că remedierea software-ului, combinată cu activitatea de reglementare legată de conformitatea împotriva spălării banilor, a adăugat „câteva sute de milioane în plus” la costurile băncii în trimestrul al treilea. Acțiunile băncii au scăzut cu până la 8% miercuri, în urma raportului privind veniturile, iar cheltuielile de remediere au făcut parte dintr-o conversație mai amplă cu investitorii despre presiunea cheltuielilor.
Mythos, pe care Anthropic l-a lansat unui grup mic de bănci, firme de tehnologie și agenții guvernamentale în aprilie, a fost creditat cu descoperirea și exploatarea defectelor software vechi de zeci de ani - capabilități care au forțat companiile care dețin date financiare sensibile într-o luptă defensivă costisitoare. Bank of America s-a grăbit să consolideze un spectru larg de coduri interne și de furnizor la începutul acestui an, a spus Moynihan, folosind mii de angajați și personal extern.
„Acest risc este un risc real și de aceea, atunci când au apărut modelele de tip frontieră... mulți dintre noi ne-am așezat și au spus: „Cum ne dăm seama cum să trecem repede peste asta?””, a spus Moynihan în interviul CNBC.
Natura cu două margini a Frontier AI
Episodul surprinde economia ciudată a AI de frontieră pentru întreprinderile mari. Aceeași clasă de modele care ajută companiile să reducă costurile prin creșterea productivității poate expune, de asemenea, punctele slabe ale software-ului care s-a acumulat în mod liniștit de zeci de ani. Moynihan a recunoscut direct tensiunea, observând că vânzătorii care furnizează software-ul băncii se întrec ei înșiși pentru a-și echipa instrumentele cu IA de frontieră.
„Trebuie să fim în fața lor și trebuie să fim conștienți de faptul că oamenii care fac dezvoltarea de software sunt cei care încearcă să ne vândă serviciile”, a spus el.
Un vârf temporar, argumentează Moynihan
Vorbind în timp ce acțiunile au scăzut, Moynihan a căutat să-i asigure pe investitori că creșterea cheltuielilor se va dovedi temporară. „Odată ce ați reparat, nu mai trebuie să corectați atât de mult... Conducta se deplasează”, a spus el, adăugând că banca se așteaptă ca costurile de remediere să scadă în timp.
Banca pariază, de asemenea, că AI va plăti mai mult decât munca defensivă în altă parte. Bank of America derulează aproximativ 130 de proiecte interne de inteligență artificială despre care proiectează că vor genera economii de aproximativ 700 de milioane de dolari anul viitor, potrivit CNBC - o cifră care depășește factura de remediere pe termen scurt, chiar dacă momentul în care cele două sunt incomode.
Ce spune despre industrie
Dezvăluirea Bank of America oferă unul dintre cele mai clare date de până acum despre ce costă de fapt descoperirea vulnerabilităților bazată pe inteligență artificială pentru o instituție mare. Analiștii au avertizat de când modelele de securitate cibernetică de frontieră au început să fie distribuite că bazele de coduri vechi de la bănci, spitale și guverne reprezintă o suprafață vastă de atac pe care AI o poate mapa mult mai rapid decât auditorii umani. Până acum, cea mai mare parte a acestei discuții a fost teoretică; Moynihan a pus un număr de angajați și o etichetă de preț pe răspuns.
Comentariile subliniază, de asemenea, poziția delicată a companiilor precum Anthropic, care vând modele puternice de securitate cibernetică unui grup select de instituții, în timp ce industria mai largă discută despre cum și cât de repede ar trebui să se răspândească astfel de capabilități. Rapoartele privind tentativele de hacking asistate de inteligență artificială au pus sub control practicile de izolare și monitorizare, iar clienții întreprinderilor fac acum bugetul pentru ipoteza că vulnerabilitățile lor vor fi găsite mai întâi.
Pentru bănci, calculul este simplu: costurile de corecție sunt măsurabile și limitate, în timp ce costul unui exploit de succes nu este. Mesajul lui Moynihan către investitori a fost că creșterea este o curățare unică, nu o linie permanentă de cheltuieli – dar episodul este un memento că fiecare salt în capacitatea de model poate modifica în tăcere poziția de securitate a fiecărei companii care rulează software.
Pe măsură ce modelele de frontieră continuă să se îmbunătățească în găsirea defectelor, experiența Bank of America poate deveni mai puțin o valoare anormală și mai mult un șablon: mii de angajați, o armată de contractori și o factură de mai multe sute de milioane de dolari, toate declanșate de un model care nu a atins niciodată sistemele băncii în mod direct.
Echipele de securitate de la alte instituții financiare mari urmăresc cu atenție manualul. Dacă modelele de inteligență artificială pot scoate la iveală un deceniu de vulnerabilități acumulate în câteva zile, întrebarea pentru fiecare bancă nu mai este dacă codul său are defecte - este cine le găsește primul și dacă instituția are capacitatea de corecție pentru a răspunde înainte ca aceste defecte să fie utilizate. Dezvăluirea lui Moynihan sugerează că, pentru a doua cea mai mare bancă din SUA, răspunsul a necesitat tratarea remedierii bazate pe inteligență artificială ca o cheltuială definitorie trimestrială, mai degrabă decât un element rând IT de rutină.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
