Bank of America ir nolīgusi 1000 cilvēku darbuzņēmēju, lai novērstu programmatūras ievainojamības, kuras atklājis uzlabotais mākslīgais intelekts, piedāvājot pārsteidzošu piemēru tam, kā AI var radīt jaunu darbu cilvēkiem, nevis vienkārši tos aizstāt. Pieņemšana darbā notika pēc tam, kad AI modeļi, tostarp Anthropic’s Mythos, atklāja drošības nepilnības, kas var identificēt programmatūras trūkumus, kurus tradicionālie drošības rīki ir palaiduši garām.
Negaidītie darbā pieņemšanas pasākumi rodas, kad bankas un tehnoloģiju uzņēmumi iegulda miljardus AI, lai automatizētu uzdevumus, samazinātu izmaksas un strādātu ar mazāku darbinieku skaitu. Tomēr Bank of America AI spēja atklāt slēptās problēmas ir izraisījusi dārgas pūles, kurām ir vajadzīgi tūkstošiem cilvēku.
Bank of America izpilddirektors Braiens Moinihans trešdien intervijā CNBC atklāja darbā pieņemšanu pēc bankas trešā ceturkšņa peļņas paziņojuma.
“Mēs piesaistījām 1000 darbuzņēmējus, lai palīdzētu mums veikt lāpīšanas darbus otrajā ceturksnī, un šie cilvēki paliek šeit šodien, palīdzot mums, papildus tiem 3000 cilvēku, kas mums ir šajā apgabalā,” Moinihans sacīja CNBC.
Līgumslēdzēji strādā kopā ar aptuveni 3000 iekšējiem darbiniekiem, lai labotu ievainojamības bankas patentētajā programmatūrā un kodā, ko nodrošina ārējie pārdevēji.
Pūles ir radījušas ievērojamas izmaksas. Moinihans sacīja, ka programmatūras labošana un regulējošais darbs, kas saistīts ar atbilstību noziedzīgi iegūtu līdzekļu legalizācijas novēršanai, trešā ceturkšņa izdevumiem pievienoja “pāris simts miljonu plusus”. Banka paredz, ka remontdarbu gaitā šīs izmaksas samazināsies.
Bank of America nolīga 1000 darbuzņēmēju, lai izlabotu programmatūras kļūdas, kuras atklāja Anthropic’s Mythos
Pieņemšana darbā notiek pēc Anthropic’s Mythos modeļa ieviešanas aprīlī, izmantojot Project Glasswing — iniciatīvu, kas ierobežotai banku, tehnoloģiju uzņēmumu un valsts aģentūru grupai sniedza piekļuvi uzlabotām AI iespējām programmatūras ievainojamību identificēšanai.
Šī tehnoloģija ir jauns izaicinājums lielām finanšu iestādēm. AI sistēmas var atklāt vājās vietas, kas ir dziļi iezagtas programmatūras, kas ir darbojusies gadiem ilgi, potenciāli atklājot drošības nepilnības, kuras nav palaidušas garām tradicionālajām testēšanas metodēm.
AI ironija: Bank of America tērē simtiem miljonu, lai labotu programmatūras kļūdas, kuras atklāja Anthropic AI
Bankām šie atklājumi var izraisīt plašus sanācijas darbus. Lai novērstu finanšu sistēmu ievainojamības, ir nepieciešams vairāk nekā tikai bojāta koda identificēšana. Inženieriem jānovērtē iespējamās sekas, jāmaina lietojumprogrammas, jāpārbauda izmaiņas un jāapstiprina, ka remontdarbi neizjauc kritiskās bankas operācijas.
Tas palīdz izskaidrot, kāpēc AI vadīta ievainojamības noteikšana var radīt ievērojamu pieprasījumu pēc cilvēku zināšanām.
Salīdzinājumu ar Y2K laikmetu ir grūti nepamanīt. Bankas savulaik izvietoja lielas programmētāju komandas, lai pārbaudītu un labotu novecojošās sistēmas pirms tūkstošgades datuma maiņas. Šoreiz uzlabotais AI palīdz atklāt problēmas, taču cilvēki joprojām ir cieši iesaistīti to risināšanā.
Atšķirībai ir nozīme. Bank of America pieņemšana darbā neliecina, ka Mythos nav spējīgs novērst atklātās ievainojamības. Tas parāda, ka drošības trūkumu noteikšana un droša labojumu izvietošana lielā finanšu iestādē ir atsevišķas problēmas.
Bank of America sagaida 700 miljonu ASV dolāru AI ietaupījumus, pat pieaugot drošības izmaksām
Kiberdrošības izdevumi ir saistīti ar plašākiem Bank of America centieniem izmantot AI, lai samazinātu darbības izdevumus.
Moinihans sacīja, ka bankai ir aptuveni 130 iekšējie AI projekti, un saskaņā ar CNBC prognozētie ikgadējie ietaupījumi pieaugs no 300 miljoniem USD 2026. gadā līdz 700 miljoniem USD 2027. gadā.
Bankas darbinieku skaits pēdējā gada laikā ir samazinājies par aptuveni 3400 darbiniekiem, un vadošo amatu skaits ir samazināts par aptuveni 5%. Uzņēmums nav noskaidrojis, cik lielu samazinājumu tas var attiecināt tieši uz AI.
Tas rada neparastu priekšstatu par AI ieviešanu vienā no Amerikas lielākajām bankām. Tā pati tehnoloģija, kas sola simtiem miljonu ietaupījumus, veicina steidzamu drošības reakciju, kas prasa papildu darbiniekus un ievērojamus izdevumus.
Moynihan sagaida, ka atlīdzināšanas izmaksas samazināsies, jo banka novērš programmatūras ievainojamības.
“Kad esat aizlāpījis, jums vairs nav tik daudz jālāpī… Cauruļvads virzās cauri,” viņš teica.
Lielāks stāsts sniedzas tālāk par Bank of America. Tā kā progresīvie AI modeļi kļūst arvien labāki, lai atrastu ievainojamības, kuras vecāki rīki palaida garām, uzņēmumi var atklāt, ka viņu esošajā programmatūrā ir daudz vairāk drošības trūkumu, nekā tika atzīts iepriekš.
Tas varētu radīt jaunu izaicinājumu uzņēmumu tehnoloģiju budžetiem: AI var padarīt problēmu atrašanu lētāku un ātrāku, taču to droša novēršana joprojām var būt dārga.
Attiecībā uz visām runām par AI aizstāšanu programmētāju, Bank of America pieredze piedāvā atšķirīgu mācību. AI var ievērojami palielināt to, ko organizācijas var atklāt, nelikvidējot cilvēku zināšanas, kas nepieciešamas, lai rīkoties saskaņā ar šiem atklājumiem.
