Benki ya Amerika iliajiri wakandarasi 1,000 wa nje kusaidia kurekebisha udhaifu wa programu uliojitokeza na miundo ya hali ya juu ya AI, ikiwa ni pamoja na Mythos ya Anthropic, mtendaji mkuu Brian Moynihan aliiambia CNBC Jumatano. Ufichuzi huo, uliofanywa katika mahojiano baada ya kutolewa kwa mapato ya robo ya tatu ya benki hiyo, ni moja ya mara ya kwanza kwa shirika kuu la Marekani kuelezea gharama ya wafanyakazi na dola ya kulinda mifumo yake dhidi ya mifano ya AI ya mipaka.
Kulingana na CNBC, wakandarasi waliletwa katika robo ya pili ya 2026 kusaidia wafanyikazi wa ndani takriban 3,000 wanaofanya kazi katika eneo hilo, na wanabaki benki leo. "Tumeweka wakandarasi 1,000 kutusaidia kufanya kazi ya uwekaji viraka katika robo ya pili, na watu hao wanasalia hapa leo, wakitusaidia, juu ya watu 3,000 tulionao katika eneo hilo," Moynihan alimwambia Leslie Picker wa CNBC. For more context on this story, see our ongoing AI trends.
Mamia ya Mamilioni kwa Gharama za Kila Robo
Kushinikiza viraka haikuwa nafuu. Moynihan aliwaambia wachambuzi mapema Jumatano kwamba urekebishaji wa programu, pamoja na kazi ya udhibiti inayohusiana na kufuata dhidi ya utakatishaji fedha, iliongeza "milioni mia kadhaa" kwa gharama za benki katika robo ya tatu. Hisa za benki hiyo zilishuka hadi kufikia asilimia 8 Jumatano kufuatia ripoti ya mapato, na matumizi ya urekebishaji yalikuwa sehemu ya mazungumzo mapana na wawekezaji kuhusu shinikizo la gharama.
Mythos, ambayo Anthropic ilitoa kwa kikundi kidogo cha benki, kampuni za teknolojia na wakala wa serikali mnamo Aprili, imepewa sifa ya kufichua na kutumia dosari za programu za miongo kadhaa - uwezo ambao umelazimisha kampuni zinazoshikilia data nyeti za kifedha katika mzozo wa gharama kubwa wa kujihami. Benki ya Amerika iliharakisha kuongeza wigo mpana wa nambari zake za ndani na wauzaji mapema mwaka huu, Moynihan alisema, kwa kutumia maelfu ya wafanyikazi na wafanyikazi wa nje.
"Hatari hiyo ni hatari halisi, na ndiyo maana wakati mifano ya aina ya mipaka ilipotoka ... wengi wetu tulikaa chini na kusema, 'Tunawezaje kujua jinsi ya kukabiliana na hili haraka?'" Moynihan alisema katika mahojiano ya CNBC.
Asili ya Pembe-mbili ya Frontier AI
Kipindi kinanasa uchumi wa ajabu wa frontier AI kwa makampuni makubwa. Aina hiyo hiyo ya miundo inayosaidia makampuni kupunguza gharama kwa kuongeza tija inaweza pia kufichua udhaifu katika programu ambayo imejilimbikiza kimya kimya kwa miongo kadhaa. Moynihan alikubali mvutano huo moja kwa moja, akibainisha kuwa wachuuzi wanaosambaza programu za benki wenyewe wanakimbia ili kuandaa zana zao na mipaka ya AI.
"Lazima tukae mbele yao, na lazima tukumbuke kuwa watu wanaotengeneza programu ni watu wanaojaribu kutuuzia huduma," alisema.
Mwiba wa Muda, Moynihan Abishana
Akizungumza huku hisa zikishuka, Moynihan alitaka kuwahakikishia wawekezaji kwamba ongezeko la matumizi lingeonekana kuwa la muda. "Mara tu unapoweka kiraka, sio lazima uweke viraka kiasi hicho ... bomba linapita," alisema, akiongeza kuwa benki inatarajia gharama za usuluhishi kupungua kwa muda.
Benki pia inaweka kamari kuwa AI italipa zaidi kazi ya ulinzi mahali pengine. Benki ya Amerika inaendesha takriban miradi 130 ya ndani ya AI ambayo inakadiria itaokoa takriban dola milioni 700 katika akiba mwaka ujao, kulingana na CNBC - takwimu ambayo inapunguza muswada wa karibu wa kurekebisha, hata kama muda wa hizo mbili sio mzuri.
Inasemaje Kuhusu Viwanda
Ufichuzi wa Benki Kuu ya Amerika unatoa mojawapo ya pointi wazi zaidi za data kuhusu kile ambacho ugunduzi wa hatari unaoendeshwa na AI hugharimu taasisi kubwa. Wachambuzi wameonya tangu modeli za usalama wa mtandaoni zianze kusafirisha kwamba misingi ya urithi katika benki, hospitali na serikali inawakilisha eneo kubwa la mashambulizi ambalo AI inaweza ramani kwa kasi zaidi kuliko wakaguzi wa binadamu. Hadi sasa, mengi ya majadiliano hayo yamekuwa ya kinadharia; Moynihan aliweka hesabu na lebo ya bei kwenye jibu.
Maoni hayo pia yanasisitiza nafasi nyeti ya kampuni kama vile Anthropic, ambazo zinauza modeli zenye nguvu za usalama wa mtandao kwa kundi teule la taasisi huku tasnia pana ikibishana kuhusu jinsi - na kwa haraka jinsi gani - uwezo kama huo unapaswa kuenea. Ripoti za majaribio ya udukuzi kwa kusaidiwa na AI zimeweka udhibiti na ufuatiliaji mazoea chini ya uchunguzi, na wateja wa biashara sasa wanapanga bajeti kwa kudhani kwamba udhaifu wao utapatikana kwanza.
Kwa mabenki, calculus ni moja kwa moja: gharama za kuunganisha zinaweza kupimwa na zimefungwa, wakati gharama ya unyonyaji mafanikio sio. Ujumbe wa Moynihan kwa wawekezaji ulikuwa kwamba ongezeko hilo ni la mara moja tu, si njia ya kudumu ya gharama - lakini kipindi hicho ni ukumbusho kwamba kila kukicha katika uwezo wa kielelezo kunaweza kurudisha kimyakimya mkao wa usalama wa kila kampuni inayoendesha programu.
Miundo ya mipakani inapoendelea kuboreshwa katika kutafuta dosari, uzoefu wa Benki Kuu ya Marekani unaweza kuwa kiolezo kidogo na zaidi: maelfu ya wafanyakazi, jeshi la wanakandarasi, na ankara ya mamilioni ya dola, yote yakichochewa na muundo ambao haujawahi kugusa mifumo ya benki moja kwa moja.
Timu za usalama katika taasisi nyingine kubwa za kifedha zinatazama kitabu cha michezo kwa makini. Iwapo miundo ya AI inaweza kuibua muongo mmoja wa udhaifu uliolimbikizwa kwa siku kadhaa, swali kwa kila benki si kama misimbo yake ina dosari - ni nani anayezipata kwanza, na ikiwa taasisi ina uwezo wa kujibu kabla ya dosari hizo kutumika. Ufichuzi wa Moynihan unapendekeza kwamba kwa benki ya pili kwa ukubwa nchini Marekani, jibu lilihitaji kutibu usuluhishi unaoendeshwa na AI kama gharama ya robo-fafanua badala ya bidhaa ya kawaida ya IT.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
