Bank of America нанял 1000 сторонних подрядчиков для помощи в исправлении уязвимостей программного обеспечения, обнаруженных передовыми моделями искусственного интеллекта, в том числе Mythos от Anthropic, сообщил CNBC в среду исполнительный директор Брайан Мойнихан. Раскрытие информации, сделанное в интервью после публикации отчета о прибылях банка за третий квартал, является одним из первых случаев, когда крупная корпорация США подробно описала рабочую силу и долларовые затраты на защиту своих систем от передовых моделей искусственного интеллекта.
По данным CNBC, подрядчики были привлечены во втором квартале 2026 года для поддержки примерно 3000 внутренних сотрудников, работающих в этой области, и они остаются в банке по сей день. «Мы наняли 1000 подрядчиков, чтобы они помогли нам выполнить ремонтные работы во втором квартале, и эти люди остаются здесь и сегодня, помогая нам, помимо 3000 человек, которые у нас есть в этом районе», — сказал Мойнихан Лесли Пикер из CNBC. Подробнее об этой истории — в нашем новости об ИИ.
Сотни миллионов квартальных затрат
Исправление было недешевым. Ранее в среду Мойнихан сообщил аналитикам, что восстановление программного обеспечения в сочетании с нормативной работой, связанной с соблюдением требований по борьбе с отмыванием денег, добавило «пару сотен миллионов с лишним» к расходам банка в третьем квартале. Акции банка упали на целых 8 процентов в среду после отчета о прибылях и убытках, а расходы на восстановление были частью более широкого разговора с инвесторами о давлении на расходы.
Mythos, которую Anthropic представила небольшой группе банков, технологических компаний и правительственных учреждений в апреле, приписывают обнаружению и использованию ошибок программного обеспечения, существовавших несколько десятилетий назад — возможностей, которые вынудили компании, хранящие конфиденциальные финансовые данные, вступить в дорогостоящую защитную борьбу. По словам Мойнихана, в начале этого года Bank of America поспешил укрепить широкий спектр своего внутреннего и вендорского кодекса, задействовав тысячи сотрудников и внешний персонал.
«Этот риск — реальный риск, и именно поэтому, когда появились модели пограничного типа… многие из нас сели и спросили: «Как нам найти способ быстро справиться с этим?» — сказал Мойнихан в интервью CNBC.
Двусторонняя природа Frontier AI
В этом эпизоде рассказывается о странной экономике передового искусственного интеллекта для крупных предприятий. Тот же класс моделей, который помогает компаниям сокращать расходы за счет повышения производительности, может также выявить слабые места в программном обеспечении, которые незаметно накапливались десятилетиями. Мойнихан прямо признал наличие напряженности, отметив, что поставщики программного обеспечения банка сами стремятся оснастить свои инструменты новейшим искусственным интеллектом.
«Мы должны опережать их и помнить, что люди, занимающиеся разработкой программного обеспечения, — это люди, пытающиеся продать нам услуги», — сказал он.
Временный пик, утверждает Мойнихан
Выступая на фоне падения акций, Мойнихан попытался заверить инвесторов, что увеличение расходов окажется временным. «Как только вы исправите ситуацию, вам не придется исправлять так много… Трубопровод движется вперед», — сказал он, добавив, что банк ожидает, что затраты на исправление со временем снизятся.
Банк также делает ставку на то, что ИИ с лихвой окупит оборонительную работу в других местах. По данным CNBC, Bank of America реализует около 130 внутренних проектов в области искусственного интеллекта, которые, по его прогнозам, принесут экономию примерно в 700 миллионов долларов в следующем году — цифра, которая затмевает краткосрочный законопроект по исправлению положения, даже если сроки реализации этих двух проектов являются неудобными.
Что это говорит об отрасли
Раскрытие информации Bank of America дает одну из самых четких данных о том, во сколько на самом деле обходится крупному учреждению обнаружение уязвимостей с помощью ИИ. С тех пор, как начали поставляться передовые модели кибербезопасности, аналитики предупреждают, что устаревшие кодовые базы в банках, больницах и правительствах представляют собой обширную поверхность атак, которую ИИ может отобразить гораздо быстрее, чем люди-аудиторы. До сих пор большая часть этих дискуссий носила теоретический характер; Мойнихан указал в ответе количество сотрудников и цену.
Комментарии также подчеркивают деликатное положение таких компаний, как Anthropic, которые продают мощные модели кибербезопасности избранной группе учреждений, в то время как в отрасли в целом спорят о том, как и как быстро такие возможности должны распространяться. Сообщения о попытках взлома с помощью искусственного интеллекта поставили под пристальное внимание методы сдерживания и мониторинга, и теперь корпоративные клиенты планируют бюджет, исходя из предположения, что их уязвимости будут обнаружены первыми.
Для банков расчет прост: затраты на исправление измеримы и ограничены, а стоимость успешного эксплойта — нет. Послание Мойнихана инвесторам заключалось в том, что этот всплеск — это разовая очистка, а не постоянная статья расходов, но этот эпизод является напоминанием о том, что каждый скачок в возможностях модели может незаметно переоценить уровень безопасности каждой компании, использующей программное обеспечение.
По мере того, как пограничные модели продолжают совершенствоваться в поиске недостатков, опыт Bank of America может стать не исключением, а скорее шаблоном: тысячи сотрудников, армия подрядчиков и счета на несколько сотен миллионов долларов, и все это вызвано моделью, которая никогда не касалась банковских систем напрямую.
Команды безопасности других крупных финансовых учреждений внимательно следят за этой программой. Если модели искусственного интеллекта смогут выявить за несколько дней накопившиеся за десятилетие уязвимости, вопрос для каждого банка больше не будет заключаться в том, есть ли в его коде недостатки, а в том, кто их первым обнаружит, и есть ли у учреждения возможность исправить ситуацию до того, как эти недостатки будут использованы. Раскрытие информации Мойнихана предполагает, что для второго по величине банка в США ответ потребовал рассматривать восстановление с помощью искусственного интеллекта как квартальные расходы, а не как рутинную статью расходов на ИТ.
---
Будьте в курсе ИИПоследние новости, аналитика и прорывы в сфере ИИ — всё в одном месте.
Читать больше новостей об ИИ →
