DeepSeekエンジニアの警鐘：AIは自らの開発者をも代替するのか

劉勝与（Liu Shengyu）氏は、オンラインでは「interestingLSY」として知られるDeepSeekの機械学習システム担当エンジニアだ。公開プロフィールによれば、中国・浙江省杭州市のDeepSeekで、機械学習システムとカーネル設計・最適化に取り組んでいる。7

同氏のエッセイ「I Have No Choice but to Bury My Talent in Yesterday（自分の才能を昨日に葬るほかない）」は、コーディング支援AIの将来予測にとどまらない。自分が意味を見いだしてきた高度な専門技術に、AIが近づいてくると感じる開発者の内省であると同時に、最先端AIの能力を少数の非公開企業に集中させるべきではない、という政治的な主張でもある。1

「補助役」から、専門家に迫る存在へ

劉氏が懸念するのは、AIが定型的なプログラミングを自動化することだけではない。彼の描く変化は速い。初期にはドキュメント検索やデバッグを手伝う道具だったAIが、やがてGPUレベルのコードを読み、演算子（operator）の実装や性能上の制約を理解し、最適化を提案、あるいは実行できるようになってきたという。1 11

カーネル最適化の価値は、低レベルの性能を突き詰めるための専門知識と、地道な判断の積み重ねにある。劉氏は、AIが最終的に、自分が最も大切にしてきたその部分まで担えるようになるかもしれないと考える。

ここでいう不安は、必ずしも「明日にでも解雇される」という話ではない。雇用が続いても、技術者の役割が自ら設計・最適化する創り手から、自動エージェントを監督する立場へ変わる可能性がある。題名が示すのは、そのとき失われるのが仕事そのものだけでなく、仕事の中核にあった熟練と手応えだという感覚である。1 3

もっとも、このエッセイは、現実の本番環境においてAIがすでにカーネル最適化エンジニアを自律的に置き換えられることの証明ではない。最前線で働く技術者が、能力の進展の先に見ている見通しである。

なぜ「AGIの集中」に反対するのか

劉氏は自動化への不安と、所有・利用可能性をめぐる問題を結び付けた。同氏は、Anthropicが世界で最も高度なAI、あるいはAGI（汎用人工知能）を支配することを望まないと述べ、非常に強い比喩として、その重大性を「第二次世界大戦中にヒトラーが連合国より先に原爆技術を手に入れること」にたとえた。2 9

この比喩は劉氏自身のレトリックであり、Anthropicとナチス・ドイツを事実に基づいて同一視するものではない。主張の核心は、極めて強力なAIで一つの民間組織が決定的に先行すれば、経済と地政学に関わる巨大な権力が、十分な説明責任なしに集中しかねない、という点にある。

劉氏が提示する対案は、最先端AIを広く利用できるよう、オープンで手頃なものにすることだ。彼はDeepSeekのオープンソース志向を、閉鎖的な欧米の最先端AIラボに対するカウンターウエートと捉え、それが自身がDeepSeekで働く理由の一つでもあるとした。1 3

ただし、これは「開放性が安全性を高める」という確立済みの結論ではなく、規範的な立場である。アクセスの分散は支配の集中を弱め得る一方、強力な能力を悪意ある、あるいは無責任な主体にも届きやすくする側面がある。

AnthropicとOpenAIへの不信

劉氏のAnthropicやOpenAIへの不信は、商業上の競争だけでなく政治的な性格を持つ。強力な非公開モデルを開発し、競合国・競合企業の先端計算資源へのアクセスを制限し得る政策を支持する企業が、AGIの中立的な管理者として信頼できるのか――という疑問である。

これは劉氏の評価である。ここで参照した報道は、両社が説明責任を負わないAGIの支配者であることも、劉氏が好むオープンアクセスのモデルがより安全であることも、立証していない。争点は、権力集中、能力の拡散、競争上の不均衡、破滅的な悪用のうち、何を最優先のリスクとみなすかにある。

米中AI対立の中で浮上した論点

このエッセイが注目を集めた背景には、米国と中国のAIをめぐる対立の先鋭化がある。

Anthropicは、DeepSeek、Moonshot、MiniMaxが、Claudeの出力を使って自社モデルを改善する大規模な無断蒸留を行ったと主張している。同社によれば、約2万4,000件の不正アカウントを通じて、1,600万回超のClaudeとのやり取りがあったという。ただし、これはAnthropic側の申し立てであり、この文脈では司法などによって確定した事実として扱うべきではない。

一方、Anthropicのダリオ・アモデイCEOは、最先端モデルの能力向上ペースを抑え、安全性研究、監督、リスク管理の時間を確保するよう業界に求めている。 また、中国がAIで主導権を握れば米国と世界に深刻なリスクをもたらすとして、最先端AIチップと半導体製造装置の対中輸出規制を維持するよう訴えている。

中国政府当局者と国営・国家系メディアはこの構図に反発した。中国外務省は中国のAI能力を抑制するよう求めるアモデイ氏の主張を批判し、Global Timesは開発減速論を、米国の技術的優位を維持するための「冷戦の脚本」だと位置づけた。

「レースそのもの」への批判もある

この議論は、「欧米の安全重視派」対「中国の加速主義者」という単純な対立図式には収まらない。

AnthropicとOpenAIで働いた経験を持つ研究者ジェイコブ・コクソン氏は、2026年9月にAnthropicを退社し、AI業界からも離れた。両社が責任ある対応をしないまま、自己改善する超知能へ競争しているとして、その競争を「私たちの命を賭けたギャンブル」と表現した。17

コクソン氏の批判は劉氏のものとは異なる。コクソン氏は、能力の高いAIを急速に開発すること自体の危険に焦点を当てる。対して劉氏は、閉鎖的な米国のラボがその能力を支配する危険を重視する。それでも両者は、現在の競争が自動的に正当化される、あるいは無害だという考え方には与していない。

解けていない問い

劉氏の文章は、技術者個人のキャリア不安を、より大きなAIガバナンスの問題へと広げる。AIが高度に専門化された人間の技能まで取り込めるなら、その導入ルールは誰が決めるのか。最も強力なシステムを少数企業が握るなら、その権力をどう制約するのか。そして、その能力を広く開放するなら、悪用と拡散をどう管理するのか。

合意された答えはない。劉氏は、開放性と手頃な利用可能性こそが民間企業への権力集中に対する必要な均衡装置だと主張する。Anthropicは、能力開発のペース調整、安全対策の強化、米国の優位を維持するための規制を訴える。中国側の批判者は、そうした規制を封じ込めと見る。

劉氏が加えたのは、この対立の中心にいる作り手の視点である。AIによる最初の大きな変化は、一般的な仕事だけでなく、AIを進歩させるために働く専門家自身の熟練にも及ぶかもしれない。