Bank of America'nın CEO'su Brian Moynihan Çarşamba günü CNBC'ye verdiği demeçte, Bank of America'nın Anthropic'in Mythos'u da dahil olmak üzere gelişmiş yapay zeka modellerinin ortaya çıkardığı yazılım güvenlik açıklarını düzeltmeye yardımcı olmak için 1000 dış yükleniciyi işe aldığını söyledi. Bankanın üçüncü çeyrek kazançlarının açıklanmasının ardından yapılan bir röportajda yapılan açıklama, büyük bir ABD şirketinin sistemlerini öncü yapay zeka modellerine karşı savunmanın işgücünü ve dolar maliyetini açıkladığı ilk seferlerden biri.
CNBC'ye göre yükleniciler, o bölgede çalışan yaklaşık 3.000 dahili çalışanı desteklemek için 2026'nın ikinci çeyreğinde işe alındı ve bugün bankada kalıyorlar. Moynihan, CNBC'den Leslie Picker'a şunları söyledi: "İkinci çeyrekte yama işini yapmamıza yardımcı olması için 1.000 yüklenici görevlendirdik ve bu insanlar o bölgede sahip olduğumuz 3.000 kişiye ek olarak bugün de burada kalıp bize yardım ediyorlar." For more context on this story, see our ongoing AI trends.
Üç Aylık Maliyetlerde Yüz Milyonlarca
Yama ekleme işi ucuz değildi. Moynihan Çarşamba günü erken saatlerde analistlere, yazılım iyileştirmelerinin kara para aklamanın önlenmesiyle ilgili düzenleyici çalışmalarla birleştiğinde bankanın üçüncü çeyrekteki maliyetlerine "birkaç yüz milyon artı" eklendiğini söyledi. Bankanın hisseleri, kazanç raporunun ardından Çarşamba günü yüzde 8'e kadar değer kaybetti ve iyileştirme harcamaları, yatırımcılarla gider baskısına ilişkin daha geniş bir görüşmenin parçasıydı.
Anthropic'in nisan ayında küçük bir grup banka, teknoloji firması ve devlet kurumuna sunduğu Mythos'un, hassas finansal verileri tutan şirketleri maliyetli bir savunma mücadelesine zorlayan onlarca yıllık yazılım kusurlarını ortaya çıkarma ve bunlardan yararlanma konusunda itibar kazandığı biliniyor. Moynihan, Bank of America'nın bu yılın başlarında binlerce çalışanı ve dış personeli kullanarak geniş bir iç ve satıcı kodu yelpazesini desteklemek için acele ettiğini söyledi.
Moynihan, CNBC röportajında "Bu risk gerçek bir risktir ve bu nedenle sınır tipi modeller ortaya çıktığında çoğumuz oturduk ve 'Bunu nasıl hızlı bir şekilde atlatacağımızı nasıl çözeceğiz?' dedik." dedi.
Sınır Yapay Zekasının İki Uçlu Doğası
Bölüm, büyük şirketler için yapay zekanın sınırlarının tuhaf ekonomisini yansıtıyor. Şirketlerin üretkenliği artırarak maliyetleri düşürmesine yardımcı olan aynı sınıftaki modeller, onlarca yıldır sessizce biriken yazılımdaki zayıflıkları da ortaya çıkarabilir. Moynihan, bankanın yazılımını sağlayan satıcıların, araçlarını öncü yapay zeka ile donatmak için yarıştıklarını belirterek, gerilimi doğrudan kabul etti.
"Onların önünde kalmalıyız ve yazılım geliştirmeyi yapan kişilerin bize hizmetleri satmaya çalışan kişiler olduğuna dikkat etmeliyiz" dedi.
Geçici Bir Yükseliş, Moynihan Tartışıyor
Hisse senedi düşerken konuşan Moynihan, yatırımcılara harcama artışının geçici olacağı konusunda güvence vermeye çalıştı. "Bir kez yama yaptığınızda, çok fazla yama yapmanıza gerek kalmıyor... Boru hattı ilerliyor" dedi ve bankanın iyileştirme maliyetlerinin zaman içinde azalmasını beklediğini de sözlerine ekledi.
Banka aynı zamanda yapay zekanın başka yerlerdeki savunma çalışmaları için ödeme yapmaktan daha fazlasını yapacağına da inanıyor. Bank of America, CNBC'ye göre gelecek yıl yaklaşık 700 milyon dolar tasarruf sağlayacağını öngördüğü yaklaşık 130 dahili yapay zeka projesini yürütüyor; bu, ikisinin zamanlaması rahatsız edici olsa bile, kısa vadeli iyileştirme faturasını gölgede bırakan bir rakam.
Sektör Hakkında Ne Söylüyor
Bank of America'nın açıklaması, yapay zeka destekli güvenlik açığı keşfinin aslında büyük bir kuruma maliyeti konusunda şimdiye kadarki en net veri noktalarından birini sunuyor. Analistler, öncü siber güvenlik modellerinin piyasaya sürülmesinden bu yana, bankalar, hastaneler ve hükümetlerdeki eski kod tabanlarının, yapay zekanın insan denetçilerden çok daha hızlı bir şekilde haritalandırabileceği geniş bir saldırı yüzeyini temsil ettiği konusunda uyardı. Şimdiye kadar bu tartışmanın çoğu teorikti; Moynihan cevaba bir personel sayısı ve fiyat etiketi koydu.
Yorumlar aynı zamanda seçilmiş bir grup kuruma güçlü siber güvenlik modelleri satan Anthropic gibi şirketlerin hassas konumunun da altını çizerken, daha geniş bir sektör bu tür yeteneklerin nasıl ve ne kadar hızlı yayılması gerektiğini tartışıyor. Yapay zeka destekli bilgisayar korsanlığı girişimlerine ilişkin raporlar, sınırlama ve izleme uygulamalarını inceleme altına aldı ve kurumsal müşteriler artık ilk önce kendi güvenlik açıklarının bulunacağı varsayımına göre bütçe ayırıyor.
Bankalar için hesap basittir: yama maliyetleri ölçülebilir ve sınırlıdır, ancak başarılı bir istismarın maliyeti ölçülebilir değildir. Moynihan'ın yatırımcılara mesajı, artışın kalıcı bir gider kalemi değil, tek seferlik bir temizlik olduğu yönündeydi; ancak bu olay, model kapasitesindeki her sıçramanın, yazılım çalıştıran her şirketin güvenlik duruşunu sessizce yeniden fiyatlandırabileceğini hatırlatıyor.
Sınır modelleri kusur bulma konusunda gelişmeye devam ettikçe, Bank of America deneyimi bir aykırı değerden ziyade bir şablon haline gelebilir: binlerce personel, bir müteahhit ordusu ve yüz milyon dolarlık bir fatura, bunların hepsi bankanın sistemlerine hiçbir zaman doğrudan dokunmamış bir model tarafından tetiklenmiştir.
Diğer büyük finans kurumlarındaki güvenlik ekipleri taktik kitabını yakından izliyor. Yapay zeka modelleri on yıldır birikmiş güvenlik açıklarını birkaç gün içinde ortaya çıkarabiliyorsa, her banka için sorulması gereken soru artık kodunda kusur olup olmadığı değil, bunları ilk kimin bulduğu ve kurumun bu kusurlar kullanılmadan önce yanıt verebilecek yama kapasitesine sahip olup olmadığıdır. Moynihan'ın açıklaması, ABD'nin en büyük ikinci bankası için cevabın, yapay zeka odaklı iyileştirmeyi rutin bir BT kalemi yerine çeyreği belirleyen bir gider olarak ele almayı gerektirdiğini gösteriyor.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
