ລັດຖະບານ ແລະ ສະຖາບັນການເງິນຍີ່ປຸ່ນມີປະຕິກິລິຍາແນວໃດຕໍ່ Claude Mythos — ການຮັບມືຂອງອົງການບໍລິການດ້ານການເງິນ (FSA), ທະນາຄານຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະ ການກຽມພ້ອມຂອງພາກທຸລະກິດ

ຄວາມເຄື່ອນໄຫວຂອງລັດຖະບານຍີ່ປຸ່ນ ແລະ ສະຖາບັນການເງິນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ Claude Mythos ແມ່ນໝາຍເຖິງການທີ່ອົງການບໍລິການທາງການເງິນ (FSA), ທະນາຄານແຫ່ງປະເທດຍີ່ປຸ່ນ (BOJ) ແລະ ທະນາຄານຂະໜາດໃຫຍ່ (Megabank) ໄດ້ຮ່ວມມືກັນລະຫວ່າງພາກລັດ ແລະ ເອກະຊົນ ເພື່ອສ້າງລະບົບປ້ອງກັນຕໍ່ກັບ "Claude Mythos" ເຊິ່ງເປັນ AI ທີ່ເນັ້ນດ້ານຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ ທີ່ Anthropic ໄດ້ຈຳກັດການເປີດຕົວ ຫຼື Launch ຕໍ່ສາທາລະນະ ເນື່ອງຈາກຄວາມສ່ຽງໃນການຖືກນຳໄປໃຊ້ໃນທາງທີ່ຜິດ.

ບົດຄວາມນີ້ຈະສະຫຼຸບການເຄື່ອນໄຫວຂອງຍີ່ປຸ່ນຕໍ່ກັບ Claude Mythos ໂດຍຜ່ານມຸມມອງຂອງຜູ້ຕັດສິນໃຈດ້ານການບໍລິຫານ ແລະ ການຂັບເຄື່ອນ DX. ເມື່ອອ່ານຈົບ, ທ່ານຈະເຂົ້າໃຈ 3 ປະເດັນຫຼັກຄື: (1) ເຫດຜົນທີ່ຍີ່ປຸ່ນຕ້ອງເຄື່ອນໄຫວໂດຍມີລັດຖະບານເປັນຜູ້ນຳ, (2) ການຮັບມືຢ່າງເປັນຮູບປະທຳຂອງອົງການບໍລິການທາງການເງິນ ແລະ ທະນາຄານຂະໜາດໃຫຍ່, ແລະ (3) ການກຽມພ້ອມທີ່ວິສາຫະກິດນອກຂະແໜງການເງິນຄວນປະຕິບັດ. ສຳລັບຄວາມສາມາດຂອງຕົວແບບ Mythos ເອງ, ຊ່ອງໂຫວ່ທີ່ຖືກຄົ້ນພົບ ແລະ ລາຍລະອຽດຂອງ Project Glasswing ແມ່ນໄດ້ອະທິບາຍໄວ້ໃນບົດຄວາມແຍກຕ່າງຫາກ Claude Mythos ແລະ Project Glasswing.

Claude Mythos ແມ່ນ AI ເອນກະປະສົງທີ່ Anthropic ໄດ້ ເປີດຕົວ ຫຼື Launch ໃນເດືອນເມສາ 2026 ເຊິ່ງມີຄວາມສາມາດໂດດເດັ່ນໃນດ້ານຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ. ມັນຖືກກ່າວວ່າສາມາດບັນລຸລະດັບທີ່ສາມາດຄົ້ນພົບຊ່ອງໂຫວ່ທີ່ຝັງຕົວຢູ່ໃນ OS, ເບຣົາເຊີ ແລະ ໂອເພນຊອດ (Open Source) ມາເປັນເວລາດົນນານໄດ້ດ້ວຍຕົນເອງ, ລວມທັງສາມາດສ້າງໂຄ້ດໂຈມຕີໄດ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ເນື່ອງຈາກຄວາມສາມາດດັ່ງກ່າວສາມາດນຳໄປໃຊ້ໃນທາງທີ່ຜິດເພື່ອການໂຈມຕີໄດ້, Anthropic ຈຶ່ງຍັງບໍ່ທັນເປີດໃຫ້ສາທາລະນະຊົນນຳໃຊ້ ແລະ ໃຫ້ບໍລິການສະເພາະແຕ່ຄູ່ຮ່ວມງານທີ່ຈຳກັດເທົ່ານັ້ນ (Anthropic).

ຈຸດສຳຄັນແມ່ນມັນບໍ່ແມ່ນ "AI ເພື່ອການເຮັດວຽກທີ່ສະດວກສະບາຍ" ແຕ່ເປັນ "ຄວາມສາມາດທີ່ຈະປ່ຽນແປງການຮຸກຮານ ແລະ ການປ້ອງກັນດ້ານຄວາມປອດໄພໄປຢ່າງສິ້ນເຊີງ". ການທີ່ພົບວ່າຊອບແວພື້ນຖານທີ່ທຸກຄົນນຳໃຊ້ມີຊ່ອງໂຫວ່ທີ່ບໍ່ຮູ້ຈັກຢູ່ຈຳນວນມະຫາສານ ແລະ ການໂຈມຕີເພື່ອເຈາະຊ່ອງໂຫວ່ເຫຼົ່ານັ້ນສາມາດເຮັດໄດ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດ — ຄວາມຈິງຂໍ້ນີ້ໄດ້ເຮັດໃຫ້ປະເທດຕ່າງໆ ແລະ ໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ທາງການເງິນຕ້ອງຕື່ນຕົວ.

ຫົວຂໍ້ຂອງບົດຄວາມນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນຕໍ່ຈາກນີ້ ຄື: "ເມື່ອ AI ທີ່ມີພະລັງຂະໜາດນີ້ປະກົດຕົວຂຶ້ນ, ປະເທດຕ່າງໆ ແລະ ໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ທາງການເງິນໄດ້ກຽມຕົວຮັບມືແນວໃດ?". ສຳລັບຄວາມສາມາດຂອງຕົວແບບ, ຜົນງານການຄົ້ນພົບ ແລະ ກົນໄກຂອງ Project Glasswing ແມ່ນຈະຂໍຍົກໄປໄວ້ໃນບົດຄວາມອື່ນຄື Claude Mythos ແລະ Project Glasswing, ສ່ວນໃນບົດຄວາມນີ້ຈະເນັ້ນເຈາະເລິກສະເພາະການຮັບມືຂອງລັດຖະບານຍີ່ປຸ່ນ ແລະ ສະຖາບັນການເງິນເທົ່ານັ້ນ.

AI ລະດັບ Mythos ຫາກຕົກໄປຢູ່ໃນມືຂອງຝ່າຍໂຈມຕີ ອາດສົ່ງຜົນກະທົບໂດຍກົງຕໍ່ ໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ທາງການເງິນ. ເນື່ອງຈາກຄວາມເສຍຫາຍບໍ່ໄດ້ຈຳກັດຢູ່ພຽງບໍລິສັດດຽວ ແຕ່ຈະສົ່ງຜົນກະທົບເປັນວົງກວ້າງໄປເຖິງລະບຽບການສິນເຊື່ອຂອງທັງປະເທດ, ຍີ່ປຸ່ນຈຶ່ງບໍ່ໄດ້ປ່ອຍໃຫ້ເປັນໜ້າທີ່ຂອງບໍລິສັດພຽງຢ່າງດຽວ ແຕ່ລັດຖະບານໄດ້ເຂົ້າມາມີບົດບາດເປັນ ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ໃນການດຳເນີນການ.

ລະບົບການເງິນເປັນດັ່ງເສັ້ນເລືອດໃຫຍ່ຂອງສັງຄົມທີ່ຮັບຜິດຊອບດ້ານການຊຳລະເງິນ, ການໂອນເງິນ ແລະ ການຊື້ຂາຍໃນຕະຫຼາດ. ຖ້າຫາກພາກສ່ວນນີ້ຖືກຢຸດສະງັກ ຫຼື ຖືກແກ້ໄຂຂໍ້ມູນໂດຍການໂຈມຕີທາງໄຊເບີ, ຄວາມເສຍຫາຍຈະບໍ່ຢຸດຢູ່ພຽງແຕ່ບໍລິສັດດຽວ ແຕ່ຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ເນື່ອງໄປເຖິງຄວາມວຸ້ນວາຍໃນຕະຫຼາດ ແລະ ຄວາມບໍ່ເຊື່ອໝັ້ນ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ຖ້າລະບົບການຊຳລະເງິນຂອງທະນາຄານໃດໜຶ່ງຖືກບຸກລຸກ, ມັນຈະສົ່ງຜົນໃຫ້ການໂອນເງິນຢຸດສະງັກ, ເກີດບັນຫາກັບ ATM ແລະ ການຊຳລະເງິນລະຫວ່າງບໍລິສັດເກີດຄວາມລ່າຊ້າ, ເຊິ່ງຈະສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ບັນຫາດ້ານສະພາບຄ່ອງທາງການເງິນຂອງຄູ່ຄ້າຕາມມາ. ຖ້າການຊຳລະເງິນໃນຕະຫຼາດຫຼັກຊັບຢຸດສະງັກ, ຕະຫຼາດເອງກໍອາດຈະຕົກຢູ່ໃນສະພາວະທີ່ບໍ່ສາມາດດຳເນີນການໄດ້. ບັນຫາທາງການເງິນຈຶ່ງບໍ່ໄດ້ຈົບລົງທີ່ "ບັນຫາຂອງທະນາຄານນັ້ນພຽງຢ່າງດຽວ".

ສິ່ງທີ່ Mythos ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄືຄວາມເປັນຈິງທີ່ວ່າ ຍັງມີຊ່ອງໂຫວ່ທີ່ບໍ່ຮູ້ຈັກອີກຈຳນວນມະຫາສານທີ່ຝັງຕົວຢູ່ໃນຊອບແວພື້ນຖານ ເຊິ່ງໄດ້ຖືກຖືວ່າ "ປອດໄພ" ມາເປັນເວລາດົນນານ. ຖ້າຝ່າຍໂຈມຕີມີຄວາມສາມາດໃນລະດັບດຽວກັນ, ການໂຈມຕີໂດຍໃຊ້ຊ່ອງໂຫວ່ເຫຼົ່ານັ້ນອາດຈະຖືກເຮັດໃຫ້ເປັນອັດຕະໂນມັດໃນປະລິມານຫຼາຍ ແລະ ດ້ວຍຄວາມໄວສູງ. ດ້ວຍເຫດນີ້, ລັດຖະບານຍີ່ປຸ່ນຈຶ່ງບໍ່ໄດ້ເບິ່ງວ່າເລື່ອງນີ້ເປັນພຽງບັນຫາຄວາມປອດໄພຂອງບໍລິສັດເອກະຊົນແຫ່ງໜຶ່ງເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ເປັນບັນຫາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບສະຖຽນລະພາບຂອງໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ທາງການເງິນທັງໝົດ. ຄວາມສາມາດຂອງ AI ທີ່ເຊື່ອມໂຍງໂດຍກົງກັບຄວາມສ່ຽງຂອງລະບົບຫຼັກຂອງປະເທດ ຄືເຫດຜົນທີ່ເຮັດໃຫ້ລັດຖະບານຕ້ອງອອກມາເປັນຜູ້ນຳໜ້າໃນເລື່ອງນີ້.

ເນື່ອງຈາກ Mythos ຍັງບໍ່ໄດ້ເປີດຕົວ ຫຼື Launch ຢ່າງເປັນທາງການ, ຫຼາຍຄົນອາດຄິດວ່າ "ມັນບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບເຮົາ ເພາະບໍລິສັດເຮົາບໍ່ໄດ້ໃຊ້". ແຕ່ປະເດັນສຳຄັນບໍ່ໄດ້ຢູ່ບ່ອນນັ້ນ. ບັນຫາແມ່ນການທີ່ພົບຊ່ອງໂຫວ່ໃນຊອບແວພື້ນຖານທີ່ບໍລິສັດຂອງທ່ານ ຫຼື ສະຖາບັນການເງິນຕ້ອງເພິ່ງພາ, ແລະຄວາມສາມາດໃນລະດັບດຽວກັນນີ້ອາດຈະແຜ່ຂະຫຍາຍໄປສູ່ຝ່າຍໂຈມຕີໃນອະນາຄົດ.

ຖ້າພິຈາລະນາໃຫ້ເຫັນພາບຈະເຂົ້າໃຈໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ. ຖ້າມີຊ່ອງໂຫວ່ທີ່ຍັງບໍ່ທັນມີໃຜຮູ້ມາກ່ອນຢູ່ໃນ Server OS, ອຸປະກອນ VPN, ຫຼື Library ທີ່ໃຊ້ໃນການປະມວນຜົນການຊຳລະເງິນທີ່ບໍລິສັດຂອງທ່ານນຳໃຊ້, ເມື່ອຝ່າຍໂຈມຕີໃຊ້ຄວາມສາມາດລະດັບ Mythos ເຂົ້າມາໂຈມຕີຈຸດນັ້ນ, ທ່ານກໍແທບຈະບໍ່ມີວິທີປ້ອງກັນເລີຍ. ຄຳຖາມບໍ່ແມ່ນ "ການໂຈມຕີຈະເກີດຂຶ້ນເມື່ອໃດ" ແຕ່ແມ່ນ "ໃນສະຖານະການທີ່ຕ້ອງຖືກໂຈມຕີແນ່ນອນ, ທ່ານໄດ້ປິດຊ່ອງໂຫວ່ເຫຼົ່ານັ້ນໄດ້ຫຼາຍສ່ຳໃດ".

ເວົ້າອີກຢ່າງໜຶ່ງ, ການຕອບໂຕ້ຂອງຍີ່ປຸ່ນບໍ່ແມ່ນເລື່ອງຂອງ "ການນຳ AI ທີ່ສະດວກສະບາຍມາໃຊ້", ແຕ່ເປັນເລື່ອງຂອງການປ້ອງກັນທີ່ວ່າ "ໃນຖານະຜູ້ຖືກໂຈມຕີ, ຈະເຮັດແນວໃດເພື່ອສ້າງຄວາມປອດໄພໃຫ້ແໜ້ນໜາກ່ອນ". ການຕັດສິນໃຈທີ່ວ່າຄວນລົງມືເຮັດໃນຕອນນີ້ ເຊິ່ງເປັນຊ່ວງເວລາທີ່ຝ່າຍປ້ອງກັນຍັງມີເວລາໃນການປິດຊ່ອງໂຫວ່ກ່ອນນັ້ນ, ໄດ້ນຳໄປສູ່ການຕອບສະໜອງຢ່າງວ່ອງໄວຈາກລັດຖະບານ ແລະ ວົງການການເງິນ. ທັດສະນະຄະຕິທີ່ວ່າ "ບໍ່ລໍຖ້າໃຫ້ເກີດຄວາມເສຍຫາຍແບບຕັ້ງຮັບ, ແຕ່ຕ້ອງກຽມພ້ອມລ່ວງໜ້າ" ແມ່ນສິ່ງທີ່ຍຶດໝັ້ນມາໂດຍຕະຫຼອດ.

ລັດຖະມົນຕີກະຊວງການເງິນໄດ້ປະກາດວ່າ Mythos ແມ່ນ "ວິກິດການທີ່ກຳລັງເກີດຂຶ້ນໃນປັດຈຸບັນ" ແລະ ໄດ້ຈັດກອງປະຊຸມສຸກເສີນລະຫວ່າງພາກລັດ ແລະ ເອກະຊົນຂຶ້ນທີ່ອົງການບໍລິການທາງການເງິນ (FSA) ໂດຍມີຜູ້ບໍລິຫານຈາກທະນາຄານກາງຍີ່ປຸ່ນ ແລະ ທະນາຄານຂະໜາດໃຫຍ່ (Mega Banks) ເຂົ້າຮ່ວມ. ຈາກນັ້ນ, ໄດ້ມີການດຳເນີນການສ້າງຕັ້ງຄະນະເຮັດວຽກຮ່ວມກັນລະຫວ່າງພາກລັດ ແລະ ເອກະຊົນ ລວມເຖິງການອະນຸມັດສິດໃນການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນ.

ລັດຖະບານຍີ່ປຸ່ນມີປະຕິກິລິຍາຢ່າງວ່ອງໄວ. ລັດຖະມົນຕີກະຊວງການເງິນໄດ້ຈັດຕັ້ງ Claude Mythos ໃຫ້ເປັນ "ວິກິດການທີ່ກຳລັງເກີດຂຶ້ນ" ແລະ ໄດ້ເປີດຕົວ ຫຼື Launch ກອງປະຊຸມສຸກເສີນລະຫວ່າງພາກລັດ ແລະ ເອກະຊົນທີ່ອົງການບໍລິການທາງການເງິນ (FSA) ໂດຍໄດ້ຮວບຮວມເອົາຜູ້ວ່າການທະນາຄານແຫ່ງປະເທດຍີ່ປຸ່ນ ແລະ ຜູ້ບໍລິຫານລະດັບສູງຂອງທະນາຄານໃຫຍ່ໆມາຮ່ວມປຶກສາຫາລື (Ledge.ai).

ການຕອບໂຕ້ດັ່ງກ່າວໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນຂຶ້ນທັນທີຫຼັງຈາກທີ່ Anthropic ໄດ້ເປີດຕົວ ຫຼື Launch Mythos. ການທີ່ຜູ້ບໍລິຫານລະດັບສູງຂອງໜ່ວຍງານບໍລິຫານການເງິນ, ທະນາຄານກາງ ແລະ ທະນາຄານໃຫຍ່ໆ ໄດ້ມາພົບປະກັນພາຍໃນໄລຍະເວລາອັນສັ້ນຫຼັງຈາກການປາກົດຕົວຂອງ AI ທີ່ມີພະລັງນັ້ນ ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມຮູ້ສຶກເຖິງວິກິດການອັນຮ້າຍແຮງຂອງລັດຖະບານ. ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວ, ການຕອບສະໜອງທາງດ້ານລະບຽບການຕໍ່ເທັກໂນໂລຊີໃໝ່ມັກຈະໃຊ້ເວລາໃນການພິຈາລະນາ, ແຕ່ໃນຄັ້ງນີ້ການຕັດສິນໃຈທີ່ວ່າ "ລໍຖ້າບໍ່ໄດ້" ແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນກວ່າ.

ເບື້ອງຫຼັງຂອງເລື່ອງນີ້ແມ່ນຄວາມຮູ້ສຶກເຖິງວິກິດການທີ່ຮຸນແຮງວ່າ ຫາກລະບົບການເງິນຕົກເປັນເປົ້າໝາຍຂອງການໂຈມຕີທາງໄຊເບີ ກໍອາດຈະສົ່ງຜົນໂດຍກົງຕໍ່ຄວາມວຸ້ນວາຍຂອງຕະຫຼາດ ແລະ ຄວາມບໍ່ໝັ້ນຄົງທາງສິນເຊື່ອ. ນີ້ບໍ່ແມ່ນບັນຫາຂອງບໍລິສັດໃດບໍລິສັດໜຶ່ງ, ແຕ່ເປັນບັນຫາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບສະຖຽນລະພາບຂອງ ໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ທາງການເງິນທັງໝົດ ເຊິ່ງລັດຖະບານໄດ້ເຂົ້າມາເປັນຜູ້ນຳໃນການແກ້ໄຂ. ສາມາດເວົ້າໄດ້ວ່າ ນີ້ເປັນເຫດການທີ່ເປັນສັນຍາລັກ ເມື່ອຄວາມສາມາດຂອງ AI ໄດ້ຖືກນຳມາປຶກສາຫາລືໃນລະດັບຄວາມສ່ຽງຂອງຊາດ.

ລັດຖະບານໄດ້ເປີດຕົວ ຫຼື Launch ການສ້າງຕັ້ງຄະນະເຮັດວຽກ (Working Group) ລະຫວ່າງພາກລັດ ແລະ ເອກະຊົນ ເພື່ອຮັບມືກັບຄວາມສ່ຽງທາງໄຊເບີ. ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມປະກອບມີປະມານ 36 ອົງກອນ ເຊັ່ນ: ທະນາຄານກາງຍີ່ປຸ່ນ, ຕະຫຼາດຫຼັກຊັບໂຕກຽວ, ທະນາຄານຂະໜາດໃຫຍ່ (Megabanks), ທະນາຄານທ້ອງຖິ່ນ ແລະ ບໍລິສັດ Anthropic ສາຂາຍີ່ປຸ່ນ, ເຊິ່ງນອກຈາກການຄົ້ນຄວ້າດ້ານການປ້ອງກັນໄຊເບີແລ້ວ, ການສ້າງແນວທາງດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI ກໍຖືກຍົກຂຶ້ນມາເປັນຫົວຂໍ້ໃນການພິຈາລະນາເຊັ່ນກັນ (Ledge.ai).

ສິ່ງທີ່ໜ້າສັງເກດແມ່ນ ການທີ່ພາກສ່ວນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງພະຍາຍາມແບ່ງປັນຄວາມຮູ້ດ້ານການປ້ອງກັນ ແລະ ສ້າງມາດຕະຖານໃນການຮັບມືຮ່ວມກັນຢູ່ເທິງໂຕະເຈລະຈາດຽວກັນ ແທນທີ່ຈະໃຊ້ວິທີການສ້າງກົດລະບຽບເພື່ອຄວບຄຸມ. ໂດຍຕັ້ງຢູ່ເທິງພື້ນຖານທີ່ວ່າໄພຄຸກຄາມຈາກ AI ບໍ່ສາມາດປ້ອງກັນໄດ້ດ້ວຍຄວາມພະຍາຍາມຂອງບໍລິສັດໃດໜຶ່ງພຽງລຳພັງ ຈຶ່ງໄດ້ປ່ຽນທິດທາງໄປສູ່ການສ້າງລະບົບ "ປ້ອງກັນທັງອຸດສາຫະກຳ".

ອີກຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກໜຶ່ງແມ່ນ ການທີ່ການສ້າງແນວທາງດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI ຖືກຍົກຂຶ້ນມາຄຽງຄູ່ກັບການຄົ້ນຄວ້າດ້ານການປ້ອງກັນ. ບໍ່ພຽງແຕ່ການປ້ອງກັນໃນດ້ານການຮັບມືກັບການໂຈມຕີເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງກວມເອົາເຖິງການວາງກົດລະບຽບໃນການນຳໃຊ້ AI ທີ່ມີພະລັງໃຫ້ຖືກຕ້ອງອີກດ້ວຍ. ສິ່ງນີ້ສອດຄ່ອງກັບທິດທາງນະໂຍບາຍ AI ຂອງຍີ່ປຸ່ນທີ່ພະຍາຍາມ "ສົ່ງເສີມການນຳໃຊ້" ແລະ "ຮັບປະກັນຄວາມເຊື່ອໝັ້ນ" ໄປພ້ອມໆກັນ. ການທີ່ບໍ່ພຽງແຕ່ຢຸດຢູ່ທີ່ການແກ້ໄຂບັນຫາສະເພາະໜ້າຕໍ່ໄພຄຸກຄາມ ແຕ່ຍັງພະຍາຍາມຈັດລະບຽບໂຄງຮ່າງການນຳໃຊ້ໄປພ້ອມກັນນັ້ນ ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຂອບເຂດອັນກວ້າງຂວາງຂອງການຮັບມືໃນຄັ້ງນີ້.

ພ້ອມກັນນັ້ນ, ລັດຖະມົນຕີກະຊວງການເງິນຍັງໄດ້ປະກາດແຜນການທີ່ຈະມອບສິດການເຂົ້າເຖິງ Claude Mythos ໃຫ້ແກ່ລັດຖະບານ ແລະ ສະຖາບັນການເງິນຂອງຍີ່ປຸ່ນ (日本経済新聞). ນີ້ຖືເປັນທາງເລືອກທີ່ມີຄວາມໝາຍທາງສັນຍາລັກ ເພາະເປັນການຕັດສິນໃຈທີ່ຈະບໍ່ "ຫຼີກລ່ຽງ" AI ທີ່ມີພະລັງເຊິ່ງສາມາດນຳໄປໃຊ້ໃນທາງໂຈມຕີໄດ້ ດ້ວຍເຫດຜົນທີ່ວ່າ "ມັນອັນຕະລາຍ", ແຕ່ກັບເລືອກທີ່ຈະນຳເອົາມັນເຂົ້າມາເປັນ "ອາວຸດທີ່ຝ່າຍປ້ອງກັນຄວນມີໄວ້".

ຫາກຝ່າຍປ້ອງກັນໃຊ້ Mythos ເພື່ອອັດຊ່ອງໂຫວ່ຂອງລະບົບຕົນເອງໄວ້ລ່ວງໜ້າ, ຄວາມເສຍຫາຍກໍຈະຖືກຫຼຸດຜ່ອນລົງເຖິງແມ່ນວ່າຝ່າຍໂຈມຕີຈະມີຄວາມສາມາດໃນລະດັບດຽວກັນກໍຕາມ. ນະໂຍບາຍຂອງ Anthropic ທີ່ໃຫ້ບໍລິການແບບຈຳກັດເພື່ອໃຫ້ຝ່າຍປ້ອງກັນໄດ້ປຽບກ່ອນນັ້ນ ມີທິດທາງດຽວກັນກັບການເຄື່ອນໄຫວຂອງລັດຖະບານຍີ່ປຸ່ນ. ຈຸດເດັ່ນຂອງການຕອບໂຕ້ໃນຄັ້ງນີ້ຄືການເລືອກ "ແຈກຢາຍໃຫ້ຝ່າຍທີ່ຖືກຕ້ອງຢ່າງວ່ອງໄວ" ແທນທີ່ຈະເປັນ "ການກີດກັນດ້ວຍກົດລະບຽບ".

ເຖິງຢ່າງໃດກໍຕາມ, ກໍຍັງມີມຸມມອງທີ່ລະມັດລະວັງຕໍ່ການທີ່ສະຖາບັນການເງິນຈະມີຄວາມສາມາດທີ່ສາມາດນຳໄປໃຊ້ໃນການໂຈມຕີໄດ້. ດັ່ງນັ້ນ, ການຈຳກັດການເຂົ້າເຖິງໄວ້ພຽງແຕ່ເພື່ອຈຸດປະສົງດ້ານຄວາມປອດໄພ, ພ້ອມທັງການຈັດຕັ້ງລະບົບການບັນທຶກການນຳໃຊ້ (Log) ແລະ ການບໍລິຫານຈັດການໃຫ້ຄົບຖ້ວນ ຈຶ່ງເປັນສິ່ງທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້ຄຽງຄູ່ກັບການມອບສິດດັ່ງກ່າວ. ເມື່ອມີການແຈກຢາຍເຄື່ອງມືທີ່ມີພະລັງ, ຄວາມຮັບຜິດຊອບໃນການຄຸ້ມຄອງກໍຈະຕາມມາ. ພຽງແຕ່ເມື່ອມີກົນໄກທີ່ສາມາດຕິດຕາມໄດ້ວ່າ ໃຜ, ເພື່ອຈຸດປະສົງໃດ ແລະ ໃຊ້ງານແນວໃດ, ມັນຈຶ່ງຈະສາມາດເຮັດວຽກເປັນ "ອາວຸດຂອງຝ່າຍປ້ອງກັນ" ໄດ້ຢ່າງປອດໄພ.

ໃນຂະນະທີ່ 3 ທະນາຄານໃຫຍ່ (3メガバンク) ໄດ້ຮັບສິດໃນການເຂົ້າເຖິງ Mythos ກ່ອນ, ໜ່ວຍງານບໍລິການທາງການເງິນ (FSA) ກໍໄດ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ທະນາຄານທ້ອງຖິ່ນຕ່າງໆ ເລັ່ງກະກຽມມາດຕະການຮັບມື. ເນື່ອງຈາກໄພຂົ່ມຂູ່ດັ່ງກ່າວສາມາດຂ້າມຊາຍແດນໄດ້, ຈຶ່ງມີການປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບການຮັບມືໃນກຸ່ມປະເທດ G7 ອີກດ້ວຍ.

ຕາມລາຍງານຂ່າວ, 3 ທະນາຄານໃຫຍ່ຂອງຍີ່ປຸ່ນ ໄດ້ແກ່ Mitsubishi UFJ, Mizuho ແລະ Sumitomo Mitsui ຄາດວ່າຈະໄດ້ຮັບສິດໃນການເຂົ້າເຖິງໃນໄລຍະສັ້ນ ແລະ ຈະກາຍເປັນບໍລິສັດຍີ່ປຸ່ນກຸ່ມທຳອິດທີ່ໄດ້ນຳໃຊ້ Mythos (Nihon Keizai Shimbun).

ທະນາຄານຂະໜາດໃຫຍ່ມີລະບົບທີ່ໃຫຍ່ໂຕ ແລະ ມີເປົ້າໝາຍໃນການຖືກໂຈມຕີທີ່ກວ້າງຂວາງ ໃນຂະນະດຽວກັນກໍມີຄວາມສາມາດໃນການຈັດຫາບຸກຄະລາກອນຜູ້ຊ່ຽວຊານ ແລະ ງົບປະມານໄດ້ງ່າຍກວ່າ. ໂດຍຄາດວ່າລຳດັບການດຳເນີນງານຈະເລີ່ມຈາກກຸ່ມບໍລິສັດໃຫຍ່ທີ່ມີຄວາມພ້ອມທາງດ້ານຊັບພະຍາກອນ ເຂົ້າມາສ້າງລະບົບປ້ອງກັນກ່ອນ ແລ້ວຈຶ່ງນຳເອົາຄວາມຮູ້ທີ່ໄດ້ຮັບໄປເຜີຍແຜ່ໃຫ້ກັບອຸດສາຫະກຳໃນພາຍຫຼັງ.

ສຳລັບການນຳໃຊ້ຕົວຈິງນັ້ນ ຄາດວ່າຈະເນັ້ນໄປທີ່ "ການກວດສອບໃນມຸມມອງຂອງຜູ້ໂຈມຕີ" ເພື່ອຊອກຫາຊ່ອງໂຫວ່ທີ່ແຝງຢູ່ໃນລະບົບ ແລະ ແອັບພລິເຄຊັນຂອງບໍລິສັດລ່ວງໜ້າ. ເປັນການນຳໃຊ້ຄວາມສາມາດຂອງ Mythos ເພື່ອກວດສອບລະຫັດຈຳນວນມະຫາສານທີ່ມະນຸດບໍ່ສາມາດກວດສອບໄດ້ທັນ ເພື່ອປິດຊ່ອງໂຫວ່ໃຫ້ໄວກວ່າຜູ້ໂຈມຕີ. ຄວາມສາມາດຂອງກຸ່ມທຳອິດໃນການສ້າງລະບົບປ້ອງກັນທີ່ມີປະສິດທິຜົນນັ້ນ ຈະກາຍເປັນແນວທາງໃຫ້ກັບສະຖາບັນການເງິນອື່ນໆ ແລະ ອຸດສາຫະກຳທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຕໍ່ໄປ.

ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ສຳລັບທະນາຄານທ້ອງຖິ່ນທີ່ມີຊັບພະຍາກອນຈຳກັດ, ອົງການບໍລິການທາງການເງິນ (FSA) ໄດ້ເລີ່ມມີຄວາມເຄື່ອນໄຫວໃນການຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການກຽມພ້ອມຮັບມືກັບການນຳໄປໃຊ້ໃນທາງທີ່ຜິດ (Security Measures Lab). ເຊິ່ງໃນຈຸດນີ້ມີບັນຫາດ້ານໂຄງສ້າງຢູ່. ເນື່ອງຈາກຝ່າຍໂຈມຕີຈະແນເປົ້າໄປທີ່ຈຸດອ່ອນທີ່ສຸດ, ຖ້າມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນໃນດ້ານພະລັງການປ້ອງກັນ, ສະຖາບັນການເງິນທີ່ຕອບໂຕ້ຊ້າອາດກາຍເປັນຊ່ອງໂຫວ່ໄດ້.

ສິ່ງທີ່ເປັນຈິງສຳລັບທະນາຄານທ້ອງຖິ່ນ ບໍ່ແມ່ນການດຳເນີນງານລະດັບ Mythos ດ້ວຍຕົນເອງ, ແຕ່ແມ່ນການສ້າງພື້ນຖານການປ້ອງກັນຂັ້ນພື້ນຖານໃຫ້ແໜ້ນໜາເສຍກ່ອນ ເຊັ່ນ: ການອັບເດດ Patch ຢ່າງວ່ອງໄວ, ການກວດສອບຊັບສິນຂອງບໍລິສັດ ແລະ ການສ້າງລະບົບຕິດຕາມກວດກາ. ຈາກນັ້ນ, ກຸນແຈສຳຄັນຄືການນຳເອົາຄວາມຮູ້ທີ່ແບ່ງປັນໃນຂອບເຂດຄວາມຮ່ວມມືລະຫວ່າງພາກລັດ ແລະ ເອກະຊົນ ລວມເຖິງກົນໄກການນຳໃຊ້ຮ່ວມກັນມາປັບໃຊ້.

ຖ້າຊ່ອງວ່າງດ້ານຄວາມສາມາດໃນການຮັບມືລະຫວ່າງທະນາຄານຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະ ຂະໜາດກາງ-ນ້ອຍຫ່າງກັນຫຼາຍຂຶ້ນ, ຄວາມປອດໄພຂອງລະບົບໂດຍລວມກໍຈະຖືກດຶງໃຫ້ຕົກຕ່ຳລົງຕາມຈຸດອ່ອນນັ້ນ. ການທີ່ທະນາຄານທ້ອງຖິ່ນໄດ້ເຂົ້າຮ່ວມໃນຄະນະເຮັດວຽກລະຫວ່າງພາກລັດ ແລະ ເອກະຊົນ ກໍເປັນການສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການຮັບຮູ້ວ່າ ການຍົກລະດັບທັງອຸດສາຫະກຳແມ່ນສິ່ງທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້. ຫຼັກການປ້ອງກັນທີ່ວ່າ "ການປ້ອງກັນຈະຖືກຕັດສິນດ້ວຍຈຸດທີ່ອ່ອນແອທີ່ສຸດ" ແມ່ນສາມາດນຳມາປັບໃຊ້ໄດ້ໂດຍກົງ.

ຄວາມສາມາດແບບ Mythos ສາມາດຂ້າມຜ່ານຊາຍແດນໄດ້. ໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ຂອງການໂຈມຕີມັກຈະຖືກວາງໄວ້ໃນຕ່າງປະເທດ, ເຮັດໃຫ້ການໃຊ້ມາດຕະການພຽງປະເທດດຽວນັ້ນມີຂີດຈຳກັດ. ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ການຮັບມືກັບບັນຫາດັ່ງກ່າວໄດ້ຖືກປຶກສາຫາລືໃນກອງປະຊຸມລັດຖະມົນຕີກະຊວງການເງິນ ແລະ ຜູ້ວ່າການທະນາຄານກາງຂອງກຸ່ມ G7 (Business+IT), ແລະ ແຕ່ລະປະເທດກຳລັງມຸ່ງໜ້າໄປສູ່ການສ້າງລະບົບປ້ອງກັນທີ່ສອດຄ່ອງກັນ.

ເຖິງແມ່ນວ່າແຕ່ລະປະເທດຈະປົກປ້ອງສະຖາບັນການເງິນຂອງຕົນເອງ, ແຕ່ເນື່ອງຈາກການໂອນເງິນລະຫວ່າງປະເທດ ແລະ ຕະຫຼາດມີການເຊື່ອມໂຍງກັນ, ປະເທດຫຼືສະຖາບັນທີ່ມີມາດຕະການຊັກຊ້າທີ່ສຸດອາດກາຍເປັນຈຸດອ່ອນຂອງທັງລະບົບ. ເຖິງວ່າການປ້ອງກັນຂອງປະເທດໜຶ່ງຈະສົມບູນແບບ, ແຕ່ຖ້າຫາກຄູ່ຮ່ວມທີ່ເຊື່ອມໂຍງກັນຖືກໂຈມຕີ, ຜົນກະທົບທີ່ຕາມມາກໍເປັນສິ່ງທີ່ຫຼີກລ່ຽງບໍ່ໄດ້. ການປຶກສາຫາລືໃນກຸ່ມ G7 ໄດ້ສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມຈຳເປັນໃນການຮ່ວມມືກັນເພື່ອຮັບມືກັບ "ຄວາມສ່ຽງທີ່ເຊື່ອມໂຍງກັນ" ເຫຼົ່ານີ້.

ສິ່ງນີ້ໝາຍຄວາມວ່າ ການປະກົດຕົວຂອງ AI ທີ່ຊົງພະລັງ ໄດ້ຖືກຍົກລະດັບຈາກບັນຫາຂອງບໍລິສັດດຽວ ຫຼື ປະເທດດຽວ ໄປສູ່ຫົວຂໍ້ຄວາມໝັ້ນຄົງລະຫວ່າງປະເທດ. ການເຄື່ອນໄຫວພາຍໃນປະເທດຍີ່ປຸ່ນກໍຈຳເປັນຕ້ອງໄດ້ຮັບການພິຈາລະນາໂດຍວາງໄວ້ໃນບໍລິບົດຂອງການຮ່ວມມືລະຫວ່າງປະເທດນີ້ເຊັ່ນກັນ. ການຮັບມືພາຍໃນປະເທດ ແລະ ການຮ່ວມມືລະຫວ່າງປະເທດ ກຳລັງກາຍເປັນສິ່ງທີ່ບໍ່ສາມາດແຍກອອກຈາກກັນໄດ້.

ເຖິງວ່າຈະມີການເຄື່ອນໄຫວໂດຍເນັ້ນໃສ່ຂະແໜງການເງິນເປັນຫຼັກ ແຕ່ເລື່ອງນີ້ກໍບໍ່ແມ່ນເລື່ອງໄກຕົວສຳລັບບໍລິສັດທີ່ບໍ່ແມ່ນຂະແໜງການເງິນເຊັ່ນກັນ. ຊ່ອງໂຫວ່ທີ່ Mythos ພົບນັ້ນ ບໍ່ໄດ້ຢູ່ໃນຊອບແວຂອງອຸດສາຫະກຳໃດໜຶ່ງໂດຍສະເພາະ ແຕ່ມັນມີຢູ່ໃນ OS, ເບົາເຊີ ແລະ ສ່ວນປະກອບ Open Source ທີ່ທຸກບໍລິສັດນຳໃຊ້. ໂດຍຕັ້ງສົມມຸດຕິຖານວ່າຄວາມສາມາດໃນລະດັບດຽວກັນນີ້ຈະແຜ່ຂະຫຍາຍອອກໄປໃນອະນາຄົດ, ຝ່າຍປ້ອງກັນຄວນສ້າງພື້ນຖານໃຫ້ໝັ້ນຄົງໃນຂະນະທີ່ຍັງມີໂອກາດໄດ້ປຽບຢູ່.

ການກຽມພ້ອມທີ່ຄວນເຮັດນັ້ນ ບໍ່ແມ່ນເລື່ອງພິເສດຫຍັງ ແຕ່ແມ່ນການເຮັດພື້ນຖານໃຫ້ແໜ້ນແຟ້ນ. ຢ່າງທຳອິດ, ຕ້ອງມີ "ລະບົບທີ່ສາມາດອັບເດດ OS, ເບົາເຊີ ແລະ ໄລບຣາຣີໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ". ເນື່ອງຈາກການຄົ້ນພົບຊ່ອງໂຫວ່ເພີ່ມຂຶ້ນ ເຮັດໃຫ້ Patch ແກ້ໄຂກໍເພີ່ມຂຶ້ນຕາມໄປດ້ວຍ, ຄວາມໄວໃນການຕິດຕັ້ງ Patch ຈຶ່ງສົ່ງຜົນໂດຍກົງຕໍ່ພະລັງໃນການປ້ອງກັນ. ຢ່າງທີສອງ, ຕ້ອງເຂົ້າໃຈວ່າຊອບແວຂອງບໍລິສັດຕົນເອງປະກອບຂຶ້ນຈາກສ່ວນປະກອບໃດແດ່ (Software Bill of Materials = SBOM). ຖ້າບໍ່ຮູ້ວ່າໃຊ້ຫຍັງຢູ່ບ່ອນໃດ ກໍຈະບໍ່ສາມາດແກ້ໄຂໄດ້ເມື່ອມີການປະກາດຊ່ອງໂຫວ່ອອກມາ. ຢ່າງທີສາມ, ຕ້ອງຈັດການກົດລະບຽບການນຳໃຊ້ Generative AI ແລະ ການຈັດການ Log ໃຫ້ຮຽບຮ້ອຍ, ພ້ອມທັງລວມເອົາການນຳໃຊ້ AI ພາຍໃນບໍລິສັດເຂົ້າເປັນເປົ້າໝາຍໃນການຄວບຄຸມ.

ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ມາດຕະການພື້ນຖານເຫຼົ່ານີ້ຍັງສອດຄ່ອງກັບທິດທາງການສ້າງກົດລະບຽບທີ່ລັດຖະບານກຳນົດໄວ້. ແນວທາງປະຕິບັດສຳລັບຜູ້ປະກອບການ AI ຂອງກະຊວງພາຍໃນ ແລະ ການສື່ສານ ແລະ ກະຊວງເສດຖະກິດ, ການຄ້າ ແລະ ອຸດສາຫະກຳ ໄດ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການນຳເອົາການມີສ່ວນຮ່ວມຂອງມະນຸດເຂົ້າໄປໃນການຕັດສິນໃຈແບບອັດຕະໂນມັດຂອງ AI Agent ແລະ ການຈັດການ Log ຂອງຂໍ້ມູນຂາເຂົ້າ-ຂາອອກ. ລະບົບການຄວບຄຸມການນຳໃຊ້ AI ພາຍໃນບໍລິສັດ ແລະ ການເກັບບັນທຶກຂໍ້ມູນໄວ້ນັ້ນ ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນການຮັບມືກັບ Mythos ເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງເປັນພື້ນຖານໃນການປະຕິບັດຕາມແນວທາງດັ່ງກ່າວອີກດ້ວຍ. ການບໍ່ແຍກ "ມາດຕະການຮັກສາຄວາມປອດໄພ" ແລະ "ການຮັບມືກັບ AI Governance" ອອກຈາກກັນ ແຕ່ໃຊ້ກົນໄກດຽວກັນໃນການຕອບໂຈດຖືວ່າມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກວ່າ. ສຳລັບທ່າອ່ຽງລວມຂອງ AI Cybersecurity, ທ່ານສາມາດອ້າງອີງເພີ່ມເຕີມໄດ້ທີ່ ທ່າອ່ຽງຫຼ້າສຸດຂອງ AI Cybersecurity.

ກ່ຽວກັບການເຄື່ອນໄຫວໃນຄັ້ງນີ້, ມີຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທີ່ມັກຈະເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈທາງທຸລະກິດຜິດພາດ. ຂໍໃຫ້ທຳຄວາມເຂົ້າໃຈ 2 ຈຸດສຳຄັນດັ່ງນີ້.

ເນື່ອງຈາກການເຄື່ອນໄຫວໃນຄັ້ງນີ້ມີ ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ຢູ່ທີ່ຂະແໜງການເງິນ, ການຄິດວ່າ "ບໍລິສັດຂອງຕົນບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງເພາະບໍ່ແມ່ນທຸລະກິດການເງິນ" ນັ້ນຖືວ່າເປັນຄວາມຄິດທີ່ອັນຕະລາຍ. ການທີ່ລັດຖະບານເລີ່ມເຄື່ອນໄຫວຈາກຂະແໜງການເງິນນັ້ນ ເປັນພຽງເພາະວ່າການແຜ່ກະຈາຍຂອງຄວາມເສຍຫາຍມີຜົນກະທົບໃຫຍ່ຫຼວງທີ່ສຸດ ແລະ ມີຄວາມຮີບດ່ວນສູງເທົ່ານັ້ນ. ຕົວຈຸດອ່ອນ (Vulnerability) ເອງນັ້ນ ມີຢູ່ທົ່ວໄປໃນທຸກອົງກອນທີ່ໃຊ້ຊອບແວ ບໍ່ວ່າຈະເປັນການຜະລິດ, ການຂາຍຍ່ອຍ, ການແພດ, ຫຼື ການບໍລິຫານລັດ.

ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ໃນອຸດສາຫະກຳການຜະລິດອາດມີລະບົບຄວບຄຸມການຜະລິດ, ໃນດ້ານການແພດອາດມີລະບົບບັນທຶກສຸຂະພາບເອເລັກໂຕຣນິກ, ແລະ ໃນດ້ານການບໍລິຫານລັດອາດມີລະບົບຈັດການຂໍ້ມູນພົນລະເມືອງ ເຊິ່ງທັງໝົດນີ້ອາດມີຊ່ອງໂຫວ່ຂອງຊອບແວພື້ນຖານດຽວກັນກັບສະຖາບັນການເງິນ. ມັນບໍ່ແມ່ນເລື່ອງແປກທີ່ວິສາຫະກິດຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ກາງທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນໃນລະບົບ Supply Chain ຈະຖືກໃຊ້ເປັນຈຸດເຈາະທະລຸ ເພື່ອເປັນເສັ້ນທາງໃນການບຸກລຸກເຂົ້າໄປຫາບໍລິສັດຂະໜາດໃຫຍ່. ການທີ່ຂະແໜງການເງິນເຄື່ອນໄຫວກ່ອນນັ້ນ ເປັນພຽງຈຸດເລີ່ມຕົ້ນເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຄວາມສ່ຽງນັ້ນມີຢູ່ທຸກບ່ອນໂດຍບໍ່ຈຳກັດອຸດສາຫະກຳ ຫຼື ຂະໜາດຂອງອົງກອນ.

ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ບໍລິສັດທົ່ວໄປທີ່ບໍ່ມີພະແນກການຊ່ຽວຊານ ຫຼື ງົບປະມານຄືກັບຂະແໜງການເງິນ ມັກຈະໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບພື້ນຖານຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ການອັບເດດຊອບແວ ຫຼື ການກວດສອບຊັບສິນເປັນລຳດັບຮອງ. ການປ່ຽນມຸມມອງໂດຍເບິ່ງວ່າ "ການທີ່ຂະແໜງການເງິນເຄື່ອນໄຫວ" ເປັນສັນຍານເຕືອນໃຫ້ "ບໍລິສັດຂອງຕົນເອງຕ້ອງກວດສອບພື້ນຖານໂຄງສ້າງ" ນັ້ນ ຄືບາດກ້າວທຳອິດຂອງການກຽມພ້ອມທີ່ເປັນຈິງ.

ເມື່ອການສ້າງລະບົບຮ່ວມກັນລະຫວ່າງພາກລັດ ແລະ ເອກະຊົນມີຄວາມຄືບໜ້າ, ຫຼາຍຄົນອາດຄິດວ່າ "ຖ້າລັດຖະບານຈັດການໃຫ້, ບໍລິສັດເຮົາກໍພຽງແຕ່ລໍຖ້າກໍພໍ". ແຕ່ສິ່ງທີ່ລັດຖະບານ ແລະ ຄະນະເຮັດວຽກກຳລັງຈັດຕັ້ງນັ້ນ ແມ່ນຂອບເຂດ ຫຼື ແນວທາງປະຕິບັດໃນລະດັບອຸດສາຫະກຳ, ບໍ່ແມ່ນການອັດຊ່ອງໂຫວ່ຂອງລະບົບໃນແຕ່ລະບໍລິສັດໂດຍກົງ. ການອັບເດດຊອບແວທີ່ບໍລິສັດນຳໃຊ້ ແລະ ການກວດສອບຊັບສິນດິຈິຕອນນັ້ນ, ທ້າຍທີ່ສຸດແລ້ວແຕ່ລະບໍລິສັດຕ້ອງເປັນຜູ້ຮັບຜິດຊອບດ້ວຍຕົນເອງ.

ໂດຍສະເພາະແລ້ວ, ໃນລະຫວ່າງທີ່ລໍຖ້າໃຫ້ຂອບເຂດການດຳເນີນງານຂອງລັດຖະບານມີຄວາມຊັດເຈນ, ຍັງມີມາດຕະການທີ່ສາມາດເຮັດໄດ້. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ການກຳນົດໃຫ້ແນ່ນອນວ່າເມື່ອມີຊ່ອງໂຫວ່ທີ່ສຳຄັນຖືກເປີດຕົວ ຫຼື Launch ອອກມາ ຈະຕ້ອງດຳເນີນການແກ້ໄຂ (Patch) ພາຍໃນຈັກມື້, ຫຼື ການທົດສອບວ່າສາມາດກູ້ຄືນຂໍ້ມູນຈາກການສຳຮອງຂໍ້ມູນທີ່ສຳຄັນໄດ້ແທ້ຫຼືບໍ່—ການກຽມພ້ອມທີ່ບໍລິສັດສາມາດຈັດການເອງໄດ້ເຫຼົ່ານີ້ ແມ່ນສາມາດເລີ່ມຕົ້ນໄດ້ທັນທີ.

ການເຄື່ອນໄຫວຂອງລັດຖະບານຖືເປັນປັດໄຈທີ່ຊ່ວຍສົ່ງເສີມ, ແຕ່ບໍ່ແມ່ນການມາຮັບຜິດຊອບແທນ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ໃນເວລາທີ່ທົ່ວປະເທດກຳລັງເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆໃນການເຝົ້າລະວັງນີ້, ຈຶ່ງຖືເປັນໂອກາດດີທີ່ຈະເລັ່ງການກຽມພ້ອມຂອງບໍລິສັດຕົນເອງ. ການບໍ່ລໍຖ້າໃຫ້ຂອບເຂດວຽກງານສຳເລັດສົມບູນ ແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນລົງມືເຮັດຈາກມາດຕະການພື້ນຖານກ່ອນ, ຈະກາຍເປັນວິທີການປ້ອງກັນທີ່ສັ້ນທີ່ສຸດໃນທ້າຍທີ່ສຸດ.

ນີ້ແມ່ນການລວບລວມຄຳຖາມທີ່ມັກພົບເລື້ອຍໃນການບໍລິຫານງານ ແລະ ການຂັບເຄື່ອນ DX ກ່ຽວກັບ Claude Mythos ແລະ ການຮອງຮັບໃນປະເທດຍີ່ປຸ່ນ.

ເນື່ອງຈາກວ່າຫາກລະບົບການເງິນຢຸດສະງັກຍ້ອນການໂຈມຕີທາງໄຊເບີ, ມັນອາດຈະສົ່ງຜົນໃຫ້ເກີດຄວາມວຸ້ນວາຍໃນຕະຫຼາດ ແລະ ຄວາມບໍ່ໝັ້ນຄົງທາງສິນເຊື່ອແຜ່ລາມໄປທົ່ວປະເທດ. ລັດຖະມົນຕີກະຊວງການເງິນໄດ້ອະທິບາຍເຖິງ Mythos ວ່າເປັນ "ວິກິດການທີ່ກຳລັງເກີດຂຶ້ນໃນປັດຈຸບັນ" ແລະ ໄດ້ຈັດກອງປະຊຸມສຸກເສີນລະຫວ່າງພາກລັດ ແລະ ເອກະຊົນຂຶ້ນທີ່ອົງການບໍລິການທາງການເງິນ (FSA) ໂດຍມີທະນາຄານກາງຍີ່ປຸ່ນ ແລະ ທະນາຄານຂະໜາດໃຫຍ່ເຂົ້າຮ່ວມ (Ledge.ai). ການທີ່ບັນດາຜູ້ນຳທາງການເງິນໄດ້ມາເຕົ້າໂຮມກັນພາຍໃນໄລຍະເວລາອັນສັ້ນຫຼັງຈາກການເປີດຕົວ ຫຼື Launch ຂອງ AI ທີ່ມີພະລັງນັ້ນ, ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມຮູ້ສຶກເຖິງວິກິດການທີ່ຮຸນແຮງ. ການເງິນປຽບສະເໝືອນລະບົບໄຫຼວຽນເລືອດຂອງສັງຄົມ, ຖ້າຫາກຢຸດສະງັກກໍຈະສົ່ງຜົນກະທົບໂດຍກົງຕໍ່ເສດຖະກິດທີ່ແທ້ຈິງ. ນີ້ຖືເປັນການຕອບໂຕ້ທີ່ເປັນສັນຍາລັກ ເຊິ່ງສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຄວາມສາມາດຂອງ AI ໄດ້ຖືກຕັດສິນວ່າເປັນຄວາມສ່ຽງໃນລະດັບຊາດ.

ໃນປັດຈຸບັນຍັງບໍ່ສາມາດເຮັດໄດ້. Mythos ແມ່ນການໃຫ້ບໍລິການແບບຈຳກັດ ເຊິ່ງໃນປະເທດຍີ່ປຸ່ນກຳລັງຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນການມອບສິດການເຂົ້າເຖິງໃຫ້ແກ່ໜ່ວຍງານລັດຖະບານ ແລະ ສະຖາບັນການເງິນ (日本経済新聞). ຍັງບໍ່ຢູ່ໃນສະຖານະທີ່ວິສາຫະກິດທົ່ວໄປຈະສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ຄືກັບ Claude ປົກກະຕິ ແລະ ຍັງບໍ່ມີການລະບຸຊ່ວງເວລາທີ່ຈະເປີດຕົວ ຫຼື Launch ໃຫ້ກັບຜູ້ໃຊ້ທົ່ວໄປ. ດັ່ງນັ້ນ, ແທນທີ່ຈະວາງແຜນໂດຍຕັ້ງສົມມຸດຕິຖານວ່າຈະນຳໃຊ້ Mythos ດ້ວຍຕົນເອງ, ການ "ປ້ອງກັນຕົນເອງໄວ້ກ່ອນ ໂດຍຕັ້ງສົມມຸດຕິຖານວ່າຝ່າຍໂຈມຕີຈະມີຄວາມສາມາດໃນລະດັບດຽວກັນ" ແມ່ນມີຄວາມເປັນໄປໄດ້ຫຼາຍກວ່າ. ສຳລັບລາຍລະອຽດຂອງຕົວແບບ ແລະ ກອບການໃຫ້ບໍລິການ, ກະລຸນາເບິ່ງບົດຄວາມແຍກຕ່າງຫາກທີ່ Claude Mythos ແລະ Project Glasswing.

ຕ້ອງເລີ່ມຈາກການເຮັດພື້ນຖານໃຫ້ແໜ້ນໜາ. ຄວນເລີ່ມຕົ້ນຈາກ 3 ຈຸດຄື: (1) ການດຳເນີນງານອັບເດດ OS, ເບຣົາເຊີ ແລະ ຊອບແວທີ່ໃຊ້ໃຫ້ເປັນປັດຈຸບັນຢ່າງວ່ອງໄວ, (2) ການກຳນົດຊິ້ນສ່ວນຊອບແວທີ່ບໍລິສັດນຳໃຊ້, (3) ການສຳຮອງຂໍ້ມູນສຳຄັນ ແລະ ການກວດສອບຂັ້ນຕອນການກູ້ຄືນຂໍ້ມູນ. ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງລົງທຶນຂະໜາດໃຫຍ່, ພຽງແຕ່ຕັດສິນໃຈເລື່ອງໜຶ່ງກ່ອນວ່າ "ເມື່ອມີຊ່ອງໂຫວ່ທີ່ສຳຄັນເປີດຕົວ ຫຼື Launch ອອກມາ ຈະຕ້ອງແກ້ໄຂພາຍໃນຈັກວັນ", ຄວາມໄວໃນການຮັບມືກໍຈະປ່ຽນແປງໄປຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ລະບົບທີ່ສາມາດ "ຮັບມືໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ ແລະ ໝັ້ນຄົງ" ເມື່ອມີການເປີດຕົວ ຫຼື Launch ຊ່ອງໂຫວ່ອອກມາ ຄືການປ້ອງກັນທີ່ມີປະສິດທິຜົນທີ່ສຸດ ບໍ່ວ່າຈະເປັນອົງກອນຂະໜາດໃດກໍຕາມ.

ການເປີດຕົວ ຫຼື Launch ຂອງ Claude Mythos ໄດ້ບົ່ງບອກເຖິງການມາເຖິງຂອງຍຸກທີ່ AI ອັນຊົງພະລັງສາມາດກາຍເປັນ "ເຄື່ອງມືໃນການໂຈມຕີ" ໄດ້. ປະເທດຍີ່ປຸ່ນບໍ່ໄດ້ປ່ອຍໃຫ້ເລື່ອງນີ້ເປັນໜ້າທີ່ຂອງພາກເອກະຊົນພຽງຢ່າງດຽວ, ໂດຍລັດຖະມົນຕີກະຊວງການເງິນໄດ້ປະກາດວ່າເປັນ "ວິກິດທີ່ກຳລັງເກີດຂຶ້ນໃນປັດຈຸບັນ" ແລະ ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການຕອບສະໜອງຢ່າງວ່ອງໄວໂດຍລັດຖະບານ ເຊິ່ງມີການເຄື່ອນໄຫວຮ່ວມກັນລະຫວ່າງພາກລັດ ແລະ ເອກະຊົນ ໂດຍອົງການບໍລິການທາງການເງິນ (FSA), ທະນາຄານກາງຍີ່ປຸ່ນ (BOJ) ແລະ ທະນາຄານຂະໜາດໃຫຍ່. ບໍ່ວ່າຈະເປັນການມອບສິດໃນການເຂົ້າເຖິງ, ການສ້າງຕັ້ງຄະນະເຮັດວຽກຮ່ວມກັນລະຫວ່າງພາກລັດ ແລະ ເອກະຊົນ, ການຮ້ອງຂໍໄປຍັງທະນາຄານທ້ອງຖິ່ນ, ຫຼື ການປຶກສາຫາລືໃນກຸ່ມ G7 ທັງໝົດນີ້ລ້ວນແລ້ວແຕ່ສອດຄ່ອງກັບເປົ້າໝາຍດຽວກັນຄື "ຝ່າຍປ້ອງກັນຕ້ອງກ້າວໄປກ່ອນກ່ອນທີ່ຈະຖືກໂຈມຕີ".

ສິ່ງທີ່ໂດດເດັ່ນຄື ຍີ່ປຸ່ນໄດ້ເລືອກເສັ້ນທາງ "ແຈກຢາຍໃຫ້ຝ່າຍທີ່ຖືກຕ້ອງຢ່າງວ່ອງໄວ ແລະ ປ້ອງກັນຮ່ວມກັນທັງອຸດສາຫະກຳ" ແທນທີ່ຈະເປັນ "ການກີດກັນດ້ວຍກົດລະບຽບ". ການຈັດໃຫ້ມີການມອບສິດໃນການເຂົ້າເຖິງຄູ່ກັບລະບົບການຈັດການ Log, ພ້ອມທັງດຳເນີນການຄົ້ນຄວ້າດ້ານການປ້ອງກັນໄປຄູ່ກັບການສ້າງແນວທາງດ້ານຈັນຍາບັນ AI — ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນການແກ້ໄຂບັນຫາສະເພາະໜ້າຕໍ່ໄພຄຸກຄາມເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງເປັນການຈັດວາງໂຄງຮ່າງການນຳໃຊ້ໃຫ້ເປັນລະບົບອີກດ້ວຍ.

ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ສຳລັບຜູ້ບໍລິຫານ ແລະ ຜູ້ຮັບຜິດຊອບການຂັບເຄື່ອນ DX ບໍ່ແມ່ນການຢ້ານກົວຫຼາຍເກີນໄປ ຫຼື ການລໍຖ້າການຕອບສະໜອງຈາກລັດຖະບານ. ແຕ່ຄວນເບິ່ງການເຄື່ອນໄຫວທາງການເງິນນີ້ວ່າເປັນ "ສັນຍານໃຫ້ກວດສອບພື້ນຖານຂອງບໍລິສັດຕົນເອງ" ແລະ ຄວນສ້າງຄວາມໝັ້ນຄົງໃນພື້ນຖານທີ່ຝ່າຍປ້ອງກັນສາມາດກ້າວໄປກ່ອນໄດ້ໃນຂະນະນີ້ ເຊັ່ນ: ການເຂົ້າໃຈຊອບແວພື້ນຖານ, ການປັບປຸງໃຫ້ທັນສະໄໝຢ່າງວ່ອງໄວ ແລະ ການຄວບຄຸມການນຳໃຊ້ AI. ສຳລັບຄວາມສາມາດຂອງ Mythos ເອງ ແລະ ກົນໄກຂອງ Project Glasswing ໄດ້ມີການອະທິບາຍຢ່າງລະອຽດໃນບົດຄວາມ Claude Mythos ແລະ Project Glasswing. ບໍລິສັດຂອງພວກເຮົາກຳລັງມຸ່ງໝັ້ນໃນການສະໜັບສະໜູນການສ້າງຄວາມສົມດຸນລະຫວ່າງຄວາມປອດໄພ ແລະ ການກຳກັບດູແລໃນຍຸກ AI. ຫາກທ່ານມີຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບການກຽມພ້ອມ, ສາມາດປຶກສາຫາລືກັບພວກເຮົາໄດ້ທຸກເມື່ອ.