美国银行紧急招聘1000人，专门修复AI发现的各种漏洞
2026-10-16
CNBC消息，美国银行紧急招聘1000名员工，专门用来修复Anthropic新模型Mythos发现的各种软件漏洞。值得注意的是，美国银行内部原有的3000名员工也会配合这1000人一起干活。两边加起来4000人，就为了处理AI翻出来的问题，可见这次发现的漏洞规模有多大。银行为什么不直接用AI来修复
相信看到这个新闻的时候，很多人和我一样，既然AI那么强都找出这么多漏洞，为啥不直接修复BUG、漏洞？传统软件安全有一套流程，先发现问题，然后验证漏洞是不是真的，评估影响范围，制定修复方案，测试补丁，最后才能部署到生产环境。每一步都要时间、人工来执行。Anthropic早在5月22日发过一个阶段性报告，说他们跟大约50家合作伙伴用Mythos模型，在重要软件里发现了超过1万个高危、严重漏洞。比如，OpenBSD这个系统,在圈内是出了名的安全,防火墙都爱用它。结果AI在里面挖出一个27年的大漏洞。还有FFmpeg,处理音视频的开源老功臣,装机量巨大。AI挖出一个存在16年的问题。讽刺的是,这段代码之前被自动化测试工具反复跑过差不多500万次愣是每次都没发现。但报告里有一句话特别关键，说软件安全工作的限制因素正在变化。过去是找不到漏洞，现在变成了验证、披露和修复的速度跟不上。这就像医院突然进了一台很厉害的检查设备，以前查不出来的毛病现在全冒出来了。诊断效率是上去了，但手术室还是那么多，医生还是那些人，护理资源也没变。病人一下子全涌过来，医院反而更忙了。银行的情况更特殊。AI可以给你生成修复建议，但工程师不能直接拿着建议就往生产系统上改。得验证补丁有没有用，会不会影响其他功能，会不会引入新的安全问题。尤其是银行这种格外严谨的地方，一个操作失误可能影响几百万人。所以美国银行的选择很实际，既然修复工作积压了那就先加人。1000个临时合同工，配合原来3000人的团队，先把最紧急的漏洞处理掉。当然很多人会质疑使用AI不是降本增效嘛，怎么一下还多出这么多开支。美国银行CEO布莱恩-莫伊尼汉告诉CNBC，虽然短期内修复漏洞会集中花一笔大钱,等修复完毕后、流程理顺投入的成本会越来越低。目前美国银行内部大概有130个AI项目, 莫伊尼汉算过账,这些项目省下来的钱会从2026年的3亿美元,涨到2027年的约7亿美元。不止美国银行，整个金融业都很普遍
其实AI发现银行漏洞这事在金融业很普遍。路透社5月就报道过，美国好几家大型银行都在用Mythos检查IT系统。有些银行还在分享发现的问题，帮助那些暂时用不上这个模型的小银行。因为整个金融行业都紧张，大家用的底层软件很多是重合的。同一个漏洞可能同时影响好几家机构，一家修好了，另一家没修，风险还是在。银行最头疼的是历史遗留系统。不是所有系统都用最新技术，有些关键业务还在跑老软件、旧组件，背后牵扯一堆供应商。这些系统不能随便停机重写，发现漏洞了，修复可能涉及好几个部门、好几个供应商，甚至要重新测试整条业务链路。牵一发动全身。今年4月，美国、加拿大、英国的政府官员已经跟银行业高管开会讨论这些风险。监管机构关心的不只是某一家银行能不能修好，而是整个金融体系能不能扛住新的攻击方式。AI把漏洞发现能力提上去了，从发现风险到被攻击之间的时间窗口可能被压缩了。不过AI在大型企业里就是这样的两面性。它能帮你加快流程、减少重复劳动，省下真金白银。但也能发现以前根本发现不了的问题，逼着你增加安全治理、系统维护和技术修复的投入。省下来的钱和新增的支出，可能同时发生。别急着说AI抢饭碗
说个题外话，很多人都说AI抢工作，但从美国银行这个案例来看，AI又实实在在创造了1000个工作岗位。有些重复性任务确实可能被AI自动化，比如检查代码、分析错误、生成修复建议。但技术能发现更多问题的时候，需要处理的工作总量也会增加。即便每个问题的处理效率提高了，总任务量还是可能让团队忙不过来。同时还会出现新的工作要求。企业需要更多能理解系统架构、能验证AI输出、能评估安全风险、能推动修复方案落地的人。这不意味着所有软件工程师都能高枕无忧，也不意味着所有岗位都会被替代。如果一份工作主要是标准化、重复性的任务，那确实可能被AI压缩。但在复杂系统里，能判断风险、能处理异常、能理解业务约束、能对最终结果负责的人，价值反而更大了。美国银行这1000个人，表面上看是个网络安全应急措施。往大了说，它反映的是一个所有企业都该关注的变化。当AI只能做简单辅助的时候，大家主要想的是怎么提高效率。当AI开始独立分析复杂系统、发现隐藏缺陷、甚至帮忙构建攻击方法的时候，企业就得同时考虑生产力、安全性、治理能力和组织响应速度。未来企业面对的挑战可能不再是有没有AI工具，而是能不能识别AI带来的新风险，及时验证AI的判断，把AI发现的问题变成实际的解决方案，在提高效率的同时控制住整体成本。对个人来说也一样。会用AI只是个起点，真正重要的是能不能把AI嵌进工作流程里，理解业务背景，判断输出可不可靠，对最终结果负责。说到底，AI再厉害，最后拍板负责的还是人。如果你想摸摸自己的底，看看在AI时代的真实水平到底怎么样，可以试试下面这个AI思维素养测评的小程序。几分钟出结果，AI职业画像、思维素养、替代风险都有。即便是平时觉得自己挺懂AI的人，想拿满分也不容易。摸清自己的真实水平，才能在接下来这几年的AI大时代里站稳脚跟。另外我建了一个AI产品交流群，大家对AI有什么想交流的可以进群，人数满了就加saiyi6888。
