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人工智能正在改变金融体系应对漏洞和安全事件的方式。然而，当攻击者的进攻能力超过防御能力时，它也在放大可能破坏金融稳定的网络威胁。

国际货币基金组织（IMF）的分析表明，极端网络事件的损失可能引发资金压力、加剧偿付能力担忧，并扰乱更广泛的市场。

金融体系依赖于高度互联的共享数字基础设施，包括软件、云服务以及支付和其他数据的网络。先进的AI模型可以大幅缩短识别和利用漏洞所需的时间和成本，从而提高在广泛使用的系统中同时发现和攻击弱点的可能性。因此，网络风险日益表现为可能在系统层面扰乱金融中介、支付和信心的关联性故障。

Anthropic近期受控发布的Claude Mythos Preview——一款具有卓越网络能力的高级AI模型——凸显了风险上升的速度之快。Mythos能够发现并利用每个主流操作系统和网络浏览器的漏洞——即使是非专业人士使用也是如此。这预示了如果管理不善，快速发展的AI驱动的网络风险可能如何破坏金融体系的稳定，也说明了为何当局必须专注于通过监管和协调来构建韧性——而不是将这些发展视为纯粹的技术或操作问题。

另一方面，OpenAI专门的、受限的GPT 5.5网络版本假设漏洞和攻击将持续增长，并强调在适当的治理和可信访问模式下，更快、更大规模地为防御者提供支持。

技术进步改变风险格局

像Mythos这样的模型说明了挑战的本质，因为它们以机器速度运行，放大了现有的网络攻击技术。攻击者相对于防御者具有优势，因为发现和利用漏洞的速度可能快于修补和补救。在基于通用软件和共享服务提供商的金融体系中，这可能同时在众多机构中产生脆弱性。

目前，一些缓解因素仍然存在。先进的AI网络能力尚未广泛普及，封闭的、行业专用的金融软件比开源基础设施更难成为攻击目标。但这些缓冲因素很可能随着模型训练的扩展、能力的扩散以及泄露事件的发生而迅速减弱。临时遏制无法替代持久的防御。

对金融稳定的影响

新的AI赋能网络工具将讨论聚焦于金融稳定：

• 风险具有系统性。当发现和利用漏洞的速度大规模提升时，攻击变得更具危险性，对金融稳定产生影响。
• 风险跨越行业。金融业与能源、电信和公共服务共享数字基础。这意味着AI辅助的攻击可以传播到依赖相同基础设施的多个行业。
• AI可能进一步集中风险和故障，一个漏洞可能波及众多机构。对少数软件平台、云提供商或AI模型的依赖，增加了任何单一被利用弱点的冲击力。

这些特征将网络风险提升至潜在的宏观金融冲击。如果多个机构同时受到影响，信心效应、支付中断、流动性紧张和贱卖资产可能随之而来。对于金融当局而言，问题在于金融体系是否准备好吸收网络事件而不破坏核心金融功能。

AI在网络防御中的作用

AI也是解决方案的关键部分。当攻击者以机器速度运行时，防御者也必须如此。金融机构越来越多地使用AI支持的工具来检测威胁、防范欺诈、识别漏洞和应对事件。

AI还可以帮助在开发阶段减少漏洞，而不是在发布后进行修补。对于广泛使用的金融基础设施，这些进展可以显著降低系统性风险敞口。但这些好处只有在机构投资于整合、治理和人工监督的情况下才能实现——这些正是监管机构日益需要评估的领域。这还包括业务连续性、灾难恢复、网络与质量保证计划，以及良好的网络安全实践。

韧性优先的政策框架

AI驱动的网络风险要求政策回应将网络安全视为核心金融稳定问题。现有措施仍然相关，但必须在攻击更快、更自动化且日益复杂的世界中加以扩展和强化。政策制定者应优先考虑强有力的韧性标准、聚焦系统性传导渠道的监管，以及在威胁情报和事件响应方面的密切公私合作。

防御措施难免会被攻破，因此韧性也必须成为优先事项，特别是限制事件蔓延范围并确保快速恢复。阻止攻击蔓延的控制措施可以防止局部漏洞升级为系统性中断。这些措施往往成本高昂且复杂，但它们是遏制AI赋能攻击的最有效工具之一。

从监管角度来看，这强调了不仅要关注预防，还要关注响应、恢复和关键功能的连续性。网络压力测试、情景分析以及董事会层面对网络风险的监督，正成为金融稳定框架不可或缺的组成部分。

国际合作至关重要

Mythos事件也凸显了治理挑战。网络风险不分国界。随着AI能力在全球扩散，监管不一致可能削弱全球互联的系统。

新兴和发展中经济体通常面临更严重的资源限制，可能更容易成为攻击者针对防御薄弱地区的目标。这就是为何加强国际协调、扩大信息共享和能力建设对维护全球金融稳定至关重要。

随着AI重塑网络格局，当局面临的核心问题是：金融体系是否能在严重压力下继续运转？回答这个问题，需要将系统性风险——以及管理风险的工具——置于AI网络对话的中心。

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！首图来自图虫创意

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