美国银行首席执行官布莱恩·莫伊尼汉 (Brian Moynihan) 周三向 CNBC 表示，该银行聘请了 1,000 名外部承包商来帮助修复先进人工智能模型（包括 Anthropic 的 Mythos）所出现的软件漏洞。这一披露是在该银行第三季度财报发布后接受采访时做出的，这是美国大公司首次详细说明保护其系统免受前沿人工智能模型影响的劳动力和美元成本。
据 CNBC 报道，这些承包商于 2026 年第二季度入职，为在该地区工作的约 3,000 名内部员工提供支持，他们至今仍留在银行。莫伊尼汉对 CNBC 的莱斯利·皮克 (Leslie Picker) 表示：“我们在第二季度派遣了 1,000 名承包商来帮助我们进行修补工作，这些人今天仍留在这里，为我们提供帮助，而我们在该地区的员工人数为 3,000 人。” 更多相关背景，请参阅我们的人工智能资讯。
季度成本数亿美元
修补程序并不便宜。莫伊尼汉周三早些时候对分析师表示，软件修复，加上与反洗钱合规相关的监管工作，使该银行第三季度的成本增加了“数亿多”。财报发布后，周三该银行股价暴跌 8%，补救支出是与投资者就费用压力进行更广泛讨论的一部分。
Anthropic 在 4 月份向一小群银行、科技公司和政府机构发布了 Mythos，该软件被认为发现并利用了数十年之久的软件缺陷，这些缺陷迫使持有敏感财务数据的公司陷入代价高昂的防御性争夺战。莫伊尼汉表示，美国银行今年早些时候动用了数千名员工和外部人员，急于加强其内部和供应商代码的广泛范围。
“这种风险是真正的风险，这就是为什么当前沿型模型出现时……我们很多人坐下来问，‘我们如何才能快速度过这个难关？’”莫伊尼汉在接受 CNBC 采访时说道。
前沿人工智能的双刃性质
这一集捕捉到了大型企业前沿人工智能的奇怪经济学。帮助公司通过提高生产力来削减成本的同一类模型也可以暴露软件中数十年来悄然积累的弱点。莫伊尼汉直接承认了这种紧张局势，并指出为银行提供软件的供应商本身也在竞相为他们的工具配备前沿人工智能。
他说：“我们必须保持领先地位，而且我们必须记住，进行软件开发的人就是试图向我们出售服务的人。”
莫伊尼汉认为，这是暂时的高峰
在股价下跌之际，莫伊尼汉试图向投资者保证，支出增加只是暂时的。 “一旦你修补了，你就不必修补那么多......管道通过，”他说，并补充说，该银行预计修复成本会随着时间的推移而下降。
该银行还押注人工智能将不仅仅是其他地方的防御工作的费用。据 CNBC 报道，美国银行运营着约 130 个内部人工智能项目，预计明年将节省约 7 亿美元——这个数字使近期的补救法案相形见绌，尽管两者的时机都令人不安。
关于这个行业的说法
美国银行的披露提供了迄今为止最清晰的数据点之一，说明人工智能驱动的漏洞发现实际上给大型机构带来了多大的损失。自前沿网络安全模型开始发布以来，分析师就警告称，银行、医院和政府的遗留代码库代表着巨大的攻击面，人工智能可以比人类审计员更快地绘制出攻击面。到目前为止，大部分讨论都是理论上的。莫伊尼汉在回应中列出了人数和价格标签。
这些评论还凸显了像 Anthropic 这样的公司的微妙立场，这些公司正在向选定的一组机构出售强大的网络安全模型，而更广泛的行业则在争论这种能力应该如何以及以多快的速度传播。关于人工智能辅助黑客攻击企图的报告已经使遏制和监控实践受到严格审查，企业客户现在正在为他们的漏洞将首先被发现的假设做好预算。
对于银行来说，计算很简单：修补成本是可衡量且有限的，而成功利用的成本则不然。莫伊尼汉向投资者传达的信息是，这次激增只是一次性清理，而不是永久性的费用支出——但这一事件提醒我们，模型能力的每一次飞跃都可能默默地重新定价每家运行软件的公司的安全状况。
随着前沿模型在发现缺陷方面不断改进，美国银行的经验可能不再是一个异常值，而更像是一个模板：数千名员工、一支承包商军队和一张价值数亿美元的发票，所有这些都是由一个从未直接接触过银行系统的模型触发的。
其他大型金融机构的安全团队正在密切关注这一策略。如果人工智能模型能够在几天内揭示十年来积累的漏洞，那么每家银行面临的问题就不再是其代码是否存在缺陷，而是谁首先发现这些缺陷，以及该机构是否有修补能力在这些缺陷被使用之前做出响应。 Moynihan 的披露表明，对于美国第二大银行来说，答案需要将人工智能驱动的修复视为季度定义费用，而不是常规 IT 项目。
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