Bank of America нанял тысячу подрядчиков из-за уязвимостей, найденных ИИ

Что произошло

Bank of America за один квартал нанял около тысячи внешних подрядчиков, чтобы устранить уязвимости в своем программном обеспечении. Ошибки выявили продвинутые ИИ-модели, в том числе Claude Mythos от Anthropic. Об этом на отчетной конференции 14 октября рассказал генеральный директор банка Брайан Мойнихан, сообщает CNBC.

Как банк получил доступ к Mythos

Bank of America начал тестировать Mythos в апреле 2026 года, когда Anthropic представила модель. Доступ к ней получили только одобренные партнеры в рамках программы Project Glasswing. Вместе с Bank of America в их число вошел JPMorgan Chase. Широко Mythos не распространяли из-за его способностей в кибербезопасности: модель сочли слишком опасной для открытого релиза.

Масштаб найденных проблем

Anthropic, представляя модель, заявляла, что предварительная версия Mythos уже нашла тысячи серьезных уязвимостей, в том числе в каждой крупной операционной системе и каждом крупном браузере. По словам Мойнихана, руководство банка восприняло найденные ошибки всерьез.

Реакция руководства

«Это реальный риск, и поэтому, когда вышли передовые модели, многие из нас сели и задумались: как пройти через это быстро?» — сказал Мойнихан. По его словам, банк привлек тысячу подрядчиков во втором квартале, и они до сих пор работают в компании.

Как организована работа

Внешние подрядчики помогают 3000 штатных сотрудников, которые уже занимались этим направлением. В штат их не включают, потому что формально это внешние консультанты. Исправления и доработка банковских систем обошлись в сотни миллионов долларов.

Что это значит для рынка

Случай Bank of America показывает, как быстро инструменты ИИ-поиска уязвимостей могут выявлять проблемы в крупных кодовых базах. Для финансовых организаций это одновременно и возможность укрепить безопасность, и вызов: найденные ошибки нужно оперативно исправлять, а это требует дополнительных ресурсов и координации подрядчиков.

Ограничения и вопросы

Пока не раскрывается, какие именно уязвимости были найдены и в каких системах. Также остается открытым вопрос, как банк будет выстраивать процесс постоянного аудита с помощью ИИ и не приведет ли массовое привлечение подрядчиков к новым рискам, связанным с доступом внешних специалистов к чувствительной инфраструктуре.