10月15日，美国银行（Bank of America）首席执行官布莱恩·莫伊尼汉在季度财报电话会上透露，该行已聘用约1000名外部承包人员，专门协助修复Anthropic Mythos等前沿AI模型在代码审查中发现的软件漏洞。莫伊尼汉表示：「当前沿模型问世时，我们很多人都希望尽快应对问题。」
AI找漏洞，人员来修复
美国银行目前运行约130个内部AI项目，涵盖代码审查、欺诈检测、客户服务等多个场景。这些AI项目今年已实现约3亿美元成本节约，预计明年将增至7亿美元（约合47亿元人民币）。但AI模型在代码审查中发现的漏洞数量远超内部团队处理能力——Anthropic Mythos等模型能够自主分析大型代码库并输出详细漏洞报告，平均每次审查可定位数十至数百处潜在缺陷，因此该行大规模借助外包团队协助人工修复。
莫伊尼汉同时透露，该行三季度在软件漏洞修复和反洗钱合规监管问题上的支出超过数亿美元，AI辅助代码审查虽能快速发现问题，却也推高了整体修复成本。
Mythos模型能力获头部银行验证
Anthropic Mythos是Anthropic于今年推出的代码审查专用模型，能够自主分析大型代码库并输出漏洞报告。此次美国银行将其大规模投入实际生产环境，表明头部金融机构对AI代码审查能力的认可已从概念验证进入批量部署阶段。Mythos的核心优势在于能够理解代码上下文而非仅做模式匹配，从而减少误报率、提高审查效率。
4000 人审计团队的构成
补充细节：美国银行目前维持约 4000 人的安全审计团队，其中约 1000 名为 AI 模型辅助的外包研究人员，另有约 3000 名内部安全工程师。团队每日处理约 50 万行新增代码，所有 AI 发现的漏洞需经人工审核确认后才会进入修复流程。Mythos 的误报率相比传统 SAST 工具低约 60%。
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