Bank of America จ้างผู้รับเหมาภายนอก 1,000 รายเพื่อช่วยแก้ไขช่องโหว่ของซอฟต์แวร์ที่เกิดจากโมเดล AI ขั้นสูง รวมถึง Mythos ของ Anthropic Brian Moynihan ผู้บริหารระดับสูงกล่าวกับ CNBC เมื่อวันพุธ การเปิดเผยข้อมูลดังกล่าวเกิดขึ้นในการให้สัมภาษณ์หลังการเปิดเผยผลประกอบการไตรมาส 3 ของธนาคาร ถือเป็นหนึ่งในครั้งแรกที่บริษัทยักษ์ใหญ่ในสหรัฐฯ ระบุถึงแรงงานและต้นทุนดอลลาร์ในการปกป้องระบบจากโมเดล AI ระดับแนวหน้า

ตามรายงานของ CNBC ผู้รับเหมาดังกล่าวได้รับการว่าจ้างในไตรมาสที่สองของปี 2026 เพื่อสนับสนุนพนักงานภายในประมาณ 3,000 คนที่ทำงานในพื้นที่นั้น และในวันนี้พวกเขายังคงอยู่ที่ธนาคาร “เราจ้างผู้รับเหมา 1,000 รายมาช่วยเราปรับปรุงงานในไตรมาสที่สอง และคนเหล่านั้นยังคงอยู่ที่นี่ในวันนี้ เพื่อช่วยเรา นอกเหนือจากคน 3,000 คนที่เรามีในพื้นที่นั้น” มอยนิฮานบอกกับ Leslie Picker ของ CNBC For more context on this story, see our ongoing artificial intelligence updates.

หลายร้อยล้านในต้นทุนรายไตรมาส

การผลักดันการแพตช์ไม่ถูก มอยนิฮานกล่าวกับนักวิเคราะห์เมื่อวันพุธที่ผ่านมาว่าการแก้ไขซอฟต์แวร์รวมกับงานด้านกฎระเบียบที่เกี่ยวข้องกับการปฏิบัติตามกฎหมายต่อต้านการฟอกเงินได้เพิ่มต้นทุนของธนาคารในไตรมาสที่สาม "บวกสองร้อยล้าน" หุ้นของธนาคารร่วงลงมากถึง 8% ในวันพุธหลังจากรายงานผลประกอบการ และการใช้จ่ายเพื่อการฟื้นฟูเป็นส่วนหนึ่งของการสนทนาในวงกว้างกับนักลงทุนเกี่ยวกับแรงกดดันด้านค่าใช้จ่าย

Mythos ซึ่ง Anthropic เผยแพร่ให้กับกลุ่มธนาคาร บริษัทเทคโนโลยี และหน่วยงานรัฐบาลกลุ่มเล็กๆ ในเดือนเมษายน ได้รับเครดิตในการค้นพบและใช้ประโยชน์จากข้อบกพร่องของซอฟต์แวร์ที่มีมานานหลายทศวรรษ ซึ่งเป็นความสามารถที่บังคับให้บริษัทต่างๆ ที่เก็บข้อมูลทางการเงินที่ละเอียดอ่อนต้องเข้าสู่ช่วงแย่งชิงการป้องกันที่มีค่าใช้จ่ายสูง มอยนิฮานกล่าวว่าแบงก์ออฟอเมริการีบเร่งที่จะสนับสนุนรหัสภายในและรหัสผู้ขายที่หลากหลาย โดยใช้พนักงานหลายพันคนและบุคลากรภายนอก

“ความเสี่ยงนั้นคือความเสี่ยงที่แท้จริง และนั่นคือสาเหตุที่เมื่อโมเดลประเภทชายแดนออกมา … พวกเราหลายคนนั่งลงแล้วพูดว่า 'เราจะรู้ได้อย่างไรว่าจะผ่านเรื่องนี้ไปอย่างรวดเร็วได้อย่างไร'” มอยนิฮานกล่าวในการสัมภาษณ์ของ CNBC

ลักษณะสองด้านของ Frontier AI

ตอนนี้รวบรวมเศรษฐศาสตร์ที่แปลกประหลาดของ Frontier AI สำหรับองค์กรขนาดใหญ่ โมเดลระดับเดียวกันที่ช่วยให้บริษัทต่างๆ ลดต้นทุนโดยการเพิ่มผลผลิต ยังสามารถเผยให้เห็นจุดอ่อนในซอฟต์แวร์ที่สะสมอย่างเงียบๆ มานานหลายทศวรรษ Moynihan รับทราบถึงความตึงเครียดโดยตรง โดยสังเกตว่าผู้ขายที่จัดหาซอฟต์แวร์ของธนาคารกำลังเร่งรีบในการติดตั้งเครื่องมือของตนด้วย AI ระดับแนวหน้า

“เราต้องอยู่ข้างหน้าพวกเขา และเราต้องจำไว้ว่าคนที่ทำการพัฒนาซอฟต์แวร์คือคนที่พยายามจะขายบริการให้กับเรา” เขากล่าว

ขัดขวางชั่วคราว Moynihan Argues

เมื่อพูดถึงหุ้นที่ร่วงลง Moynihan พยายามสร้างความมั่นใจให้กับนักลงทุนว่าการใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นจะเป็นการชั่วคราว “เมื่อคุณแพตช์แล้ว คุณไม่จำเป็นต้องแพตช์มากนัก … ท่อส่งจะเคลื่อนผ่าน” เขากล่าว พร้อมเสริมว่าธนาคารคาดว่าต้นทุนการแก้ไขจะลดลงเมื่อเวลาผ่านไป

ธนาคารยังเดิมพันว่า AI จะจ่ายเงินมากกว่างานป้องกันที่อื่น Bank of America ดำเนินโครงการ AI ภายในประมาณ 130 โครงการ ซึ่งคาดว่าจะประหยัดเงินได้ประมาณ 700 ล้านดอลลาร์ในปีหน้า ตามข้อมูลของ CNBC ซึ่งเป็นตัวเลขที่ทำให้ร่างกฎหมายการฟื้นฟูในระยะสั้นแคบลง แม้ว่าช่วงเวลาของทั้งสองจะไม่สะดวกก็ตาม

สิ่งที่พูดเกี่ยวกับอุตสาหกรรม

การเปิดเผยของ Bank of America นำเสนอจุดข้อมูลที่ชัดเจนที่สุดจุดหนึ่งว่าการค้นพบช่องโหว่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ก่อให้เกิดความเสียหายต่อสถาบันขนาดใหญ่อย่างไร นักวิเคราะห์ได้เตือนตั้งแต่โมเดลการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ระดับแนวหน้าเริ่มวางจำหน่ายว่าโค้ดเบสแบบเดิมของธนาคาร โรงพยาบาล และรัฐบาลเป็นตัวแทนของพื้นที่การโจมตีขนาดใหญ่ที่ AI สามารถทำแผนที่ได้เร็วกว่าผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์มาก จนถึงขณะนี้ การอภิปรายส่วนใหญ่นั้นเป็นไปในทางทฤษฎี มอยนิฮานใส่จำนวนพนักงานและป้ายราคาในการตอบกลับ

ความคิดเห็นดังกล่าวยังเน้นย้ำจุดยืนที่ละเอียดอ่อนของบริษัทอย่าง Anthropic ซึ่งขายโมเดลความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่มีประสิทธิภาพให้กับกลุ่มสถาบันที่ได้รับการคัดเลือก ในขณะที่อุตสาหกรรมในวงกว้างโต้แย้งว่าความสามารถดังกล่าวควรแพร่กระจายอย่างไรและรวดเร็วแค่ไหน รายงานความพยายามในการแฮ็กที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI ได้กำหนดให้แนวทางปฏิบัติในการกักกันและการตรวจสอบอยู่ภายใต้การตรวจสอบอย่างละเอียด และขณะนี้ลูกค้าระดับองค์กรกำลังตั้งงบประมาณสำหรับสมมติฐานที่ว่าช่องโหว่ของพวกเขาจะถูกค้นพบก่อน

สำหรับธนาคาร แคลคูลัสนั้นตรงไปตรงมา: ค่าใช้จ่ายในการแพตช์สามารถวัดได้และมีขอบเขต ในขณะที่ต้นทุนของการใช้ประโยชน์ที่ประสบความสำเร็จนั้นวัดไม่ได้ ข้อความของ Moynihan ถึงนักลงทุนคือ การเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วนั้นเป็นการล้างข้อมูลเพียงครั้งเดียว ไม่ใช่รายจ่ายถาวร แต่ในตอนนี้เป็นการเตือนใจว่าการก้าวกระโดดในความสามารถของโมเดลทุกครั้งสามารถกำหนดราคารูปแบบการรักษาความปลอดภัยของทุกบริษัทที่ใช้งานซอฟต์แวร์ได้อย่างเงียบๆ

ในขณะที่แบบจำลองชายแดนยังคงปรับปรุงอย่างต่อเนื่องในการค้นหาข้อบกพร่อง ประสบการณ์ของ Bank of America อาจกลายเป็นสิ่งที่ผิดปกติน้อยลงและเป็นแม่แบบมากขึ้น เช่น พนักงานหลายพันคน กองทัพผู้รับเหมา และใบแจ้งหนี้หลายร้อยล้านดอลลาร์ ทั้งหมดนี้ถูกกระตุ้นโดยแบบจำลองที่ไม่เคยแตะต้องระบบของธนาคารโดยตรง

ทีมรักษาความปลอดภัยของสถาบันการเงินขนาดใหญ่อื่นๆ กำลังจับตาดู Playbook อย่างใกล้ชิด หากโมเดล AI สามารถค้นพบช่องโหว่ที่สะสมมานานนับทศวรรษในเวลาไม่กี่วัน คำถามสำหรับทุกธนาคารไม่ใช่อีกต่อไปว่าโค้ดของตนมีข้อบกพร่องหรือไม่ แต่อยู่ที่ว่าใครจะค้นพบช่องโหว่เหล่านั้นก่อน และสถาบันมีความสามารถในการแพตช์เพื่อตอบสนองก่อนที่จะใช้ข้อบกพร่องเหล่านั้นหรือไม่ การเปิดเผยของ Moynihan ชี้ให้เห็นว่าสำหรับธนาคารที่ใหญ่เป็นอันดับสองในสหรัฐอเมริกา คำตอบจำเป็นต้องปฏิบัติต่อการแก้ไขที่ขับเคลื่อนด้วย AI เสมือนเป็นค่าใช้จ่ายที่กำหนดรายไตรมาส แทนที่จะเป็นรายการบรรทัดไอทีตามปกติ

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →