बैंक ऑफ अमेरिका ने Mythos की कमियों के लिए 1,000 ठेका कर्मचारी रखे

बैंक ऑफ अमेरिका ने खुलासा किया कि उसने Anthropic के Mythos AI मॉडल द्वारा उजागर की गई सॉफ़्टवेयर कमजोरियों को दुरुस्त करने के लिए दूसरी तिमाही में 1,000 बाहरी ठेका कर्मचारी रखे, जो पहले से नियुक्त 3,000 आंतरिक कर्मचारियों के साथ जुड़ गए। इस प्रयास पर बैंक को तीसरी तिमाही के खर्चों में "दो सौ मिलियन से अधिक" का भार उठाना पड़ा, क्योंकि Mythos के स्कैन ने आंतरिक सिस्टमों और विक्रेता-आपूर्त सॉफ़्टवेयर दोनों में हज़ारों सुरक्षा कमजोरियाँ पहचानीं।

बैंक ऑफ अमेरिका के मुख्य कार्यकारी अधिकारी ब्रायन मोयनिहन ने 14 अक्टूबर को बैंक की तीसरी तिमाही की आय कॉल के दौरान बताया कि संस्थान ने उन्नत AI मॉडलों, विशेष रूप से Anthropic के Mythos, द्वारा खोजी गई सॉफ़्टवेयर खामियों को दूर करने के लिए 1,000 बाहरी ठेका कर्मचारी बुलाए। दूसरी तिमाही में नियुक्त ये ठेका कर्मचारी कमजोरियों के निवारण के लिए समर्पित लगभग 3,000 मौजूदा आंतरिक कर्मचारियों के साथ काम कर रहे हैं, जिससे AI से उजागर सुरक्षा मुद्दों से निपटने वाला यह संयुक्त प्रयास 4,000 कर्मियों का बन जाता है।

अप्रैल 2026 में बड़े वित्तीय संस्थानों सहित सत्यापित उपयोगकर्ताओं को जारी किया गया Mythos, एक साइबर सुरक्षा-केंद्रित AI मॉडल है, जो सॉफ़्टवेयर की कमजोरियों को उजागर करने में उल्लेखनीय रूप से प्रभावी साबित हुआ है। बैंक ऑफ अमेरिका द्वारा की गई एक ही स्कैन में 23,000 से अधिक संभावित कमजोरियाँ सामने आईं, जिनमें ज़्यादातर कम से मध्यम गंभीरता की थीं, हालाँकि कुछ गंभीर खामियाँ भी पहचानी गईं। खोज की समय-रेखा में नाटकीय संकुचन हुआ है: Mythos के निष्कर्ष उपलब्ध होने के बाद मरम्मत की खिड़कियाँ हफ़्तों से घटकर कुछ दिनों की रह गई हैं।

इस निवारण प्रयास का वित्तीय प्रभाव काफ़ी बड़ा है। मोयनिहन ने कहा कि बैंक को अकेले तीसरी तिमाही में मरम्मत लागत के रूप में "दो सौ मिलियन से अधिक" का खर्च उठाना पड़ा, हालाँकि इस आँकड़े में सॉफ़्टवेयर निवारण व्यय और मनी लॉन्ड्रिंग रोधी अनुपालन लागतें दोनों शामिल हैं। यह काम बैंक ऑफ अमेरिका के स्वामित्व वाले कोड और तीसरे पक्ष के विक्रेता सॉफ़्टवेयर, दोनों को समेटता है, जो एक ऐसी चुनौती प्रस्तुत करता है जो बैंक के सीधे नियंत्रण से परे है।

सीईओ मोयनिहन ने जोखिम को स्वीकार करते हुए Mythos जैसे उन्नत AI मॉडलों से उत्पन्न सुरक्षा जोखिम को "वास्तविक जोखिम" कहा। उन्होंने एक उद्योग-विरोधाभास भी रेखांकित किया: "हमें उनसे आगे रहना है, और हमें यह भी ध्यान रखना है कि जो लोग सॉफ़्टवेयर विकास कर रहे हैं, वही लोग हमें सेवाएँ बेचने की कोशिश कर रहे हैं"-अर्थात् जो विक्रेता कोड बनाते हैं, वे ही उन कमजोरियों को दुरुस्त करने के समाधान भी बेच रहे हैं जो उनके सॉफ़्टवेयर में हो सकती हैं। यह खुलासा पहली बार में से एक है जब किसी बड़े अमेरिकी वित्तीय संस्थान ने बड़े पैमाने पर AI से खोजी गई कमजोरियों से निपटने के लिए आवश्यक कार्यबल और वित्तीय प्रतिबद्धता, दोनों को मात्रात्मक रूप से बताया हो।