L’allarme di un ingegnere DeepSeek: l’IA potrebbe sostituire chi la costruisce

Shengyu Liu, ingegnere di DeepSeek noto online come “interestingLSY”, ha trasformato il suo saggio I Have No Choice but to Bury My Talent in Yesterday in qualcosa di più di una previsione sugli strumenti per programmare. È una riflessione personale su cosa accade quando chi contribuisce a costruire l’intelligenza artificiale la vede avvicinarsi proprio al sapere specialistico che rende significativo il suo lavoro. Ed è anche un argomento politico contro la concentrazione delle capacità di IA più avanzate in poche aziende chiuse.

Nel suo profilo pubblico Liu indica di lavorare a DeepSeek, a Hangzhou, su sistemi di machine learning e progettazione e ottimizzazione dei kernel: il software a basso livello che consente di sfruttare al meglio l’hardware, comprese le GPU. 7

Da assistente a possibile collega digitale

Il timore centrale di Liu non è che l’IA automatizzi soltanto la programmazione più ripetitiva. Descrive una progressione rapida: prima i sistemi aiutavano a trovare documentazione e a risolvere bug; poi sono diventati capaci di esaminare codice vicino al livello della GPU, comprendere come è implementato un operatore software e quali vincoli ne limitano le prestazioni, quindi suggerire o svolgere ottimizzazioni. 1 11

Per un ingegnere che ottimizza kernel, il valore del mestiere sta in valutazioni estremamente specialistiche e pazienti sulle prestazioni del software a basso livello. Liu teme che sistemi sempre più capaci possano arrivare a svolgere la parte del lavoro che considera più preziosa. Non implica necessariamente un licenziamento immediato: un ingegnere potrebbe restare occupato, ma passare dal creare direttamente al sorvegliare agenti automatici. È questa perdita a cui allude il titolo del suo saggio. 1 3

La distinzione è essenziale: si tratta della testimonianza e dell’aspettativa di un ingegnere che lavora alla frontiera tecnologica, non della prova che l’IA possa già sostituire autonomamente gli specialisti dei kernel in tutti gli ambienti produttivi reali.

Il nodo del potere sull’AGI

Liu collega il rischio di automazione a quello della proprietà e dell’accesso. Ha scritto di non volere che Anthropic controlli l’IA più avanzata del mondo o l’AGI, sigla di artificial general intelligence, cioè un’ipotetica IA con capacità generali paragonabili a quelle umane. Per sottolineare il punto ha usato un’analogia volutamente estrema: ha paragonato la posta in gioco a Hitler in possesso della tecnologia della bomba atomica prima degli Alleati. 2 9

Il paragone è retorica di Liu, non un confronto fondato su evidenze tra Anthropic e la Germania nazista. Il suo argomento di fondo è più netto: se una sola organizzazione privata ottenesse un vantaggio decisivo nell’IA altamente capace, concentrerebbe un potere economico e geopolitico eccezionale, con responsabilità pubblica insufficiente.

La sua alternativa è un’IA di frontiera aperta e abbastanza accessibile da poter essere usata da molti. Liu presenta l’orientamento open source di DeepSeek come contrappeso ai laboratori occidentali che mantengono chiusi i propri modelli più avanzati e come una ragione della sua scelta di lavorare nell’azienda. 1 3

È però una posizione normativa, non una conclusione condivisa sulla sicurezza: un accesso più ampio può distribuire il controllo, ma può anche rendere capacità potenti più disponibili per usi irresponsabili o dannosi.

La sfiducia verso Anthropic e OpenAI

La diffidenza di Liu verso Anthropic e OpenAI è tanto politica quanto commerciale. Si chiede se aziende che sviluppano sistemi proprietari di frontiera e sostengono politiche capaci di limitare l’accesso dei concorrenti al calcolo avanzato possano essere considerate custodi neutrali dell’AGI.

È un giudizio di Liu. Le informazioni disponibili non dimostrano che le due aziende agiscano già come controllori irresponsabili dell’AGI, né che il modello di accesso aperto preferito da Liu sia intrinsecamente più sicuro. La disputa riguarda piuttosto quale rischio debba venire prima: la concentrazione del potere, la rapida diffusione delle capacità, lo squilibrio competitivo o l’abuso catastrofico.

Il contesto: la competizione tra Stati Uniti e Cina

Il saggio è emerso in una fase di confronto pubblico più acceso tra interessi statunitensi e cinesi sull’IA.

Anthropic ha accusato DeepSeek, Moonshot e MiniMax di aver condotto campagne di distillazione non autorizzata su larga scala usando gli output di Claude per migliorare i propri modelli. Secondo Anthropic, l’attività avrebbe coinvolto oltre 16 milioni di interazioni con Claude attraverso circa 24.000 account fraudolenti. Sono accuse dell’azienda e, in questo contesto, non vanno considerate fatti accertati in sede giudiziaria.

Parallelamente, il CEO di Anthropic Dario Amodei ha chiesto al settore di rallentare il ritmo con cui aumentano le capacità dei modelli di frontiera, per lasciare più tempo al lavoro su sicurezza, supervisione e gestione dei rischi. Ha inoltre sostenuto il mantenimento delle restrizioni all’esportazione verso la Cina dei chip per IA più avanzati e delle attrezzature per produrli, affermando che un primato cinese nell’IA comporterebbe gravi rischi per gli Stati Uniti e per il mondo.

Il ministero degli Esteri cinese e i media statali hanno respinto questa impostazione. Il Global Times ha definito la proposta di rallentamento un “copione da Guerra fredda”, volto a preservare il vantaggio tecnologico degli Stati Uniti.

Una critica anche alla corsa in sé

La contrapposizione non si riduce semplicemente a sostenitori occidentali della sicurezza contro fautori cinesi dell’accelerazione. Jacob Coxon, ricercatore che aveva lavorato sia in Anthropic sia in OpenAI, si è dimesso da Anthropic e ha lasciato il settore nel settembre 2026. Ha accusato entrambe le aziende di correre verso una superintelligenza capace di auto-migliorarsi senza agire in modo responsabile, definendo quella corsa un «azzardo con le nostre vite». 17

La critica di Coxon non coincide con quella di Liu. Coxon mette al centro il pericolo di costruire IA sempre più potenti troppo velocemente; Liu insiste sul pericolo di lasciare dominare un laboratorio statunitense chiuso. Entrambi, però, contestano l’idea che l’attuale competizione sia automaticamente legittima o innocua.

La domanda resta aperta

Il saggio di Liu trasforma l’ansia per una carriera tecnica in una questione di governo della tecnologia. Se l’IA può assimilare competenze umane molto specializzate, chi decide come e quando impiegarla? Se poche imprese controllano i sistemi più capaci, quali limiti dovrebbero avere? E se queste capacità vengono rese ampiamente disponibili, come si affrontano abuso e proliferazione?

Non esiste una risposta condivisa. Liu considera apertura e accessibilità economica il contrappeso necessario alla concentrazione privata. Anthropic sostiene uno sviluppo più graduale, controlli di sicurezza più robusti e restrizioni pensate per preservare il vantaggio statunitense. I critici cinesi leggono quelle restrizioni come contenimento strategico.

Il contributo distintivo di Liu è lo sguardo di chi costruisce i sistemi al centro di questo scontro: la prima grande discontinuità dell’IA potrebbe non riguardare soltanto il lavoro ordinario, ma anche il sapere esperto delle persone che la stanno addestrando a progredire.