Bank of America a avut nevoie de 1.000 de colaboratori externi pentru a remedia vulnerabilitățile software identificate de Mythos, sistemul creat de Anthropic

Adaugă-ne ca sursă preferată în Google

Urmărește-ne in Discover

Bank of America, una dintre cele mai mari instituții financiare din Statele Unite, a fost nevoită să recruteze o mie de persoane în regim de colaborare externă și să cheltuiască peste 100 de milioane de dolari pentru a remedia toate erorile software descoperite de Mythos – un model de inteligență artificială generativă (GenAI) dezvoltat de compania Anthropic.

Când Anthropic a prezentat pentru prima dată sistemul Mythos, în aprilie 2026, l-a descris drept un instrument cu capacități avansate de securitate cibernetică, capabil să identifice și să exploateze, în mod autonom, vulnerabilități software necunoscute anterior.

Totuși, instrumentul s-a dovedit a fi atât de performant (și periculos), încât Anthropic a restricționat accesul la acesta, oferindu-l doar unui număr restrâns de organizații atent selectate: guvernul SUA, entități care gestionează infrastructuri critice, bănci și câteva firme specializate în securitate cibernetică.

Bank of America și JPMorgan Chase

Se pare că Bank of America a făcut parte din acest grup. Într-o declarație pentru CNBC, directorul executiv al băncii, Brian Moynihan, a explicat că, în momentul în care Mythos a început să identifice erori în sistem, conducerea a perceput situația drept un „risc real”, fiind necesară elaborarea unui plan pentru a remedia toate vulnerabilitățile descoperite.

„Am contractat 1.000 de persoane pentru a ne ajuta cu procesul de remediere a erorilor în al doilea trimestru; acești colaboratori sunt în continuare alături de noi, sprijinind activitatea, pe lângă cei 3.000 de angajați pe care îi avem deja în acest departament”, a declarat el pentru publicație. CNBC a adăugat că, în cursul aceleiași zile, Moynihan le-a transmis analiștilor că banca a cheltuit „peste câteva sute de milioane de dolari” pentru corectarea erorilor software și pentru soluționarea unor probleme legate de reglementări.

Chiar și pentru o bancă de o asemenea anvergură, un astfel de efort de recrutare și un asemenea nivel al cheltuielilor sunt, cel puțin, neobișnuite. Probabil din acest motiv, Moynihan a precizat că această creștere a cheltuielilor este temporară și că, odată ce vulnerabilitățile vor fi remediate, volumul de muncă va scădea semnificativ.

„După ce aplici corecțiile, nu mai este nevoie de atât de multă muncă de remediere… Fluxul de lucru se va stabiliza”, a explicat Moynihan.

Consecințe grave

Bank of America nu este, cu siguranță, singura bancă ce se grăbește să remedieze problemele scoase la iveală de Mythos.

În urmă cu câteva luni, directorul executiv al JPMorgan Chase, Jamie Dimon, a declarat că banca colaborează cu alte instituții financiare și furnizori pentru a se asigura că sistemele sale sunt pregătite pentru ceea ce urmează.

„Este o muncă serioasă. Cred că avem sute de oameni care lucrează la asta cu normă întreagă în acest moment”, a spus Dimon într-un interviu pentru Bloomberg TV.

Directorul executiv al Goldman Sachs, David Solomon, a declarat la jumătatea lunii aprilie că este „pe deplin conștient” de capacitățile Mythos, adăugând că firma sa colaborează „îndeaproape” cu compania de tehnologie.

„Este evident că modelele de limbaj de mari dimensiuni (LLM-uri) progresează rapid, iar noi suntem pe deplin conștienți de capacitățile sporite ale acestor noi modele, cu sprijinul guvernului SUA și al creatorilor acestor modele”, le-a spus Solomon analiștilor, la acea vreme.

Când Anthropic a prezentat pentru prima dată Mythos, a precizat că modelele de inteligență artificială au atins un nivel de competență în programare „care le permite să depășească pe oricine, cu excepția celor mai pricepuți oameni, în ceea ce privește identificarea și exploatarea vulnerabilităților software”.

Multe companii care au testat sistemul par să fie de aceeași părere. Mozilla, de exemplu, a afirmat că acesta este „la fel de capabil ca cei mai buni cercetători în securitate din lume”, după ce a identificat 22 de vulnerabilități critice într-o singură rundă de testare.

Pe de altă parte, Palo Alto Networks a utilizat Mythos pentru a descoperi peste două duzini de vulnerabilități critice în aproximativ trei săptămâni; totuși, testele au evidențiat, de asemenea, necesitatea ca aceste companii să aloce bugete semnificativ mai mari pentru securitatea bazată pe inteligența artificială.