Bank of America đã thuê 1.000 nhà thầu bên ngoài để giúp vá các lỗ hổng phần mềm do các mô hình AI tiên tiến phát hiện, bao gồm cả Mythos của Anthropic, giám đốc điều hành Brian Moynihan nói với CNBC hôm thứ Tư. Tiết lộ này, được đưa ra trong một cuộc phỏng vấn sau khi ngân hàng công bố thu nhập quý 3, là một trong những lần đầu tiên một tập đoàn lớn của Mỹ công bố lực lượng lao động và chi phí bằng đô la để bảo vệ hệ thống của mình trước các mô hình AI tiên tiến.

Theo CNBC, các nhà thầu đã được tuyển dụng vào quý 2 năm 2026 để hỗ trợ khoảng 3.000 nhân viên nội bộ làm việc trong khu vực đó và họ vẫn làm việc tại ngân hàng cho đến ngày nay. Moynihan nói với Leslie Picker của CNBC: “Chúng tôi đã tuyển dụng 1.000 nhà thầu để giúp chúng tôi thực hiện công việc vá lỗi trong quý hai và những người đó vẫn ở đây cho đến ngày nay, giúp đỡ chúng tôi, ngoài 3.000 người chúng tôi có trong khu vực đó”. For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.

Chi phí hàng trăm triệu hàng quý

Việc đẩy vá không hề rẻ. Moynihan nói với các nhà phân tích trước đó vào thứ Tư rằng việc khắc phục phần mềm, kết hợp với công việc pháp lý liên quan đến tuân thủ chống rửa tiền, đã làm tăng thêm "vài trăm triệu cộng thêm" vào chi phí của ngân hàng trong quý thứ ba. Cổ phiếu của ngân hàng đã giảm tới 8% vào thứ Tư sau báo cáo thu nhập và chi tiêu khắc phục hậu quả là một phần trong cuộc trò chuyện rộng rãi hơn với các nhà đầu tư về áp lực chi phí.

Mythos, được Anthropic phát hành cho một nhóm nhỏ ngân hàng, công ty công nghệ và cơ quan chính phủ vào tháng 4, đã được ghi nhận là đã phát hiện và khai thác các lỗi phần mềm đã tồn tại hàng thập kỷ - những khả năng đã buộc các công ty nắm giữ dữ liệu tài chính nhạy cảm phải rơi vào tình trạng tranh giành phòng thủ tốn kém. Moynihan cho biết, Bank of America đã gấp rút tăng cường phổ rộng mã nội bộ và nhà cung cấp vào đầu năm nay, sử dụng hàng nghìn nhân viên và nhân sự bên ngoài.

Moynihan nói trong cuộc phỏng vấn với CNBC: “Rủi ro đó là rủi ro thực sự và đó là lý do tại sao khi các mô hình kiểu biên giới xuất hiện… rất nhiều người trong chúng tôi ngồi xuống và nói: ‘Làm cách nào để chúng ta tìm ra cách vượt qua điều này một cách nhanh chóng?’” Moynihan nói trong cuộc phỏng vấn với CNBC.

Bản chất hai mặt của Frontier AI

Tập phim ghi lại tính kinh tế kỳ lạ của AI biên giới dành cho các doanh nghiệp lớn. Cùng một loại mô hình giúp các công ty cắt giảm chi phí bằng cách tăng năng suất cũng có thể bộc lộ những điểm yếu trong phần mềm đã âm thầm tích lũy trong nhiều thập kỷ. Moynihan trực tiếp thừa nhận sự căng thẳng, lưu ý rằng chính các nhà cung cấp phần mềm của ngân hàng đang chạy đua để trang bị AI tiên tiến cho công cụ của họ.

Ông nói: “Chúng ta phải đi trước họ và chúng ta phải lưu ý rằng những người phát triển phần mềm là những người đang cố gắng bán dịch vụ cho chúng ta”.

Một sự đột biến tạm thời, Moynihan lập luận

Phát biểu khi cổ phiếu giảm giá, Moynihan tìm cách trấn an các nhà đầu tư rằng việc tăng chi tiêu chỉ là tạm thời. Ông nói: “Một khi bạn vá, bạn không cần phải vá nhiều… Đường dẫn sẽ đi qua”, đồng thời cho biết thêm rằng ngân hàng dự kiến ​​chi phí khắc phục sẽ giảm theo thời gian.

Ngân hàng cũng đang đặt cược rằng AI sẽ trả nhiều tiền hơn cho công việc phòng thủ ở nơi khác. Theo CNBC, Bank of America đang điều hành khoảng 130 dự án AI nội bộ mà họ dự kiến ​​sẽ tiết kiệm được khoảng 700 triệu USD vào năm tới - một con số làm giảm đáng kể dự luật khắc phục trong thời gian ngắn, ngay cả khi thời điểm của cả hai là không thoải mái.

Nó nói gì về ngành

Tiết lộ của Bank of America cung cấp một trong những điểm dữ liệu rõ ràng nhất về việc phát hiện lỗ hổng do AI điều khiển thực sự khiến một tổ chức lớn phải trả giá như thế nào. Các nhà phân tích đã cảnh báo kể từ khi các mô hình an ninh mạng biên giới bắt đầu vận chuyển rằng các cơ sở mã kế thừa tại các ngân hàng, bệnh viện và chính phủ đại diện cho một bề mặt tấn công rộng lớn mà AI có thể lập bản đồ nhanh hơn nhiều so với các kiểm toán viên của con người. Cho đến nay, hầu hết các cuộc thảo luận đó đều mang tính lý thuyết; Moynihan đưa ra số lượng nhân viên và mức giá cho câu trả lời.

Các nhận xét cũng nhấn mạnh vị trí mong manh của các công ty như Anthropic, công ty đang bán các mô hình an ninh mạng mạnh mẽ cho một nhóm tổ chức được chọn trong khi ngành công nghiệp rộng lớn hơn đang tranh luận về cách thức – và tốc độ – những khả năng đó sẽ lan rộng như thế nào. Các báo cáo về các nỗ lực tấn công được hỗ trợ bởi AI đã đặt các biện pháp ngăn chặn và giám sát dưới sự giám sát chặt chẽ, đồng thời các khách hàng doanh nghiệp hiện đang dự trù ngân sách cho giả định rằng các lỗ hổng của họ sẽ được tìm thấy trước tiên.

Đối với các ngân hàng, phép tính rất đơn giản: chi phí vá lỗi có thể đo lường được và có giới hạn, trong khi chi phí cho việc khai thác thành công thì không. Thông điệp của Moynihan gửi tới các nhà đầu tư là sự gia tăng đột biến là việc dọn dẹp một lần, không phải là dòng chi phí lâu dài - nhưng tình tiết này là một lời nhắc nhở rằng mọi bước nhảy vọt về năng lực của mô hình có thể âm thầm đánh giá lại tình trạng bảo mật của mọi công ty chạy phần mềm.

Khi các mô hình biên giới tiếp tục cải tiến trong việc tìm ra sai sót, trải nghiệm của Bank of America có thể trở thành một khuôn mẫu ít ngoại lệ hơn: hàng nghìn nhân viên, đội quân nhà thầu và hóa đơn trị giá hàng trăm triệu đô la, tất cả được kích hoạt bởi một mô hình không bao giờ chạm trực tiếp vào hệ thống của ngân hàng.

Các đội an ninh tại các tổ chức tài chính lớn khác đang theo dõi chặt chẽ chiến lược này. Nếu các mô hình AI có thể phát hiện các lỗ hổng tích lũy trong nhiều thập kỷ chỉ trong vài ngày, thì câu hỏi đặt ra cho mọi ngân hàng không còn là liệu mã của họ có sai sót hay không - mà là ai phát hiện ra chúng trước và liệu tổ chức có khả năng vá lỗi để ứng phó trước khi những sai sót đó được sử dụng hay không. Tiết lộ của Moynihan cho thấy rằng đối với ngân hàng lớn thứ hai ở Hoa Kỳ, câu trả lời yêu cầu coi việc khắc phục do AI điều khiển là một khoản chi phí được xác định theo quý chứ không phải là một chi tiết đơn hàng CNTT thông thường.

---

Stay Ahead of AI

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

Read more AI news →