DeepSeek-ingenjörens varning: AI kan göra sina egna byggare överflödiga

Shengyu Liu, maskininlärningsingenjör på DeepSeek och känd på nätet som ”interestingLSY”, har formulerat en ovanligt personlig varning om AI. I sin essä I Have No Choice but to Bury My Talent in Yesterday skriver han inte bara om bättre kodverktyg. Han beskriver hur tekniken kan närma sig just den specialiserade kompetens som ger hans eget arbete värde – och varför han anser att den mest avancerade AI:n inte bör kontrolleras av ett litet antal slutna bolag.

Lius offentliga profilsida uppger att han arbetar med maskininlärningssystem samt design och optimering av så kallade kärnor, alltså låg­nivå­kod som bland annat används för att få ut maximal prestanda ur GPU:er. 7

Från hjälpmedel till möjlig jämlike

Lius huvudpoäng är inte att AI redan har automatiserat all programmering. Han beskriver i stället en snabb förskjutning: först hjälpte systemen utvecklare att hitta dokumentation och felsöka. Sedan började de kunna granska GPU-nära kod, förstå hur en operatör är implementerad och vilka prestandabegränsningar som finns, samt föreslå eller utföra optimeringar. 1 11

För en ingenjör inom kärnoptimering är det en avgörande förändring. Det mest värdefulla arbetet består ofta av detaljerade bedömningar kring minnesanvändning, beräkningar och hårdvarans begränsningar. Liu befarar att AI på sikt kan utföra just den del av ingenjörsrollen som han värdesätter högst.

Det behöver, enligt hans resonemang, inte innebära omedelbara uppsägningar. En ingenjör kan fortfarande ha ett jobb, men få en annan roll: från att själv skapa och optimera till att granska och styra automatiserade agenter. Det är den förlusten av praktiskt hantverk som essäns titel fångar. 1 3

Detta är dock Lius personliga bedömning av utvecklingsriktningen, inte bevis för att AI redan självständigt kan ersätta experter på kärnoptimering i verkliga produktionsmiljöer.

Invändningen mot koncentrerad AGI-makt

Liu kopplar sin oro för automatisering till frågan om ägande och tillgång. Han skrev att han inte vill att Anthropic ska kontrollera världens mest avancerade AI eller AGI, artificiell generell intelligens. För att understryka allvaret använde han en medvetet extrem liknelse: han jämförde situationen med att Hitler hade fått atomvapenteknik före de allierade. 2 9

Liknelsen är Lius retorik och ska inte läsas som en faktabaserad jämförelse mellan Anthropic och Nazityskland. Kärnan i hans argument är att ett enskilt privat bolag med ett avgörande försprång inom mycket kapabel AI skulle kunna få en exceptionell och otillräckligt ansvarig ekonomisk och geopolitisk maktposition.

Hans svar är AI på frontlinjen som är tillräckligt öppen och överkomlig för att vara bredare tillgänglig. Liu framställer DeepSeeks inriktning på öppen källkod som en motvikt till slutna västerländska AI-laboratorier – och som en anledning till att han själv valt att arbeta där. 1 3

Det är ett normativt argument, inte en avgjord säkerhetsfråga. Större tillgång kan sprida kontrollen, men kan också göra kraftfulla funktioner enklare för oansvariga eller skadliga aktörer att använda.

Misstro mot Anthropic och OpenAI

Lius misstro mot Anthropic och OpenAI är både politisk och kommersiell. Han ifrågasätter om bolag som bygger proprietära system i teknikens framkant, och samtidigt förespråkar politik som kan begränsa konkurrenters tillgång till avancerad datorkraft, kan ses som neutrala förvaltare av AGI.

Detta är Lius omdöme. Tillgänglig rapportering visar inte att något av bolagen redan är en oansvarig kontrollant av AGI, och den bevisar inte heller att Lius modell med bred öppen tillgång är säkrare. Konflikten handlar snarare om vilken risk som bör väga tyngst: maktkoncentration, snabb spridning av kapacitet, konkurrensmässig obalans eller katastrofalt missbruk.

Del av den större AI-konflikten mellan USA och Kina

Essän har fått spridning samtidigt som motsättningarna mellan amerikanska och kinesiska AI-intressen har hårdnat.

Anthropic har anklagat DeepSeek, Moonshot och MiniMax för storskaliga, obehöriga kampanjer för så kallad destillering: att använda svar från Claude för att förbättra egna modeller. Anthropic uppgav att det rörde sig om över 16 miljoner Claude-interaktioner via omkring 24 000 bedrägliga konton. Det är Anthropics anklagelser och inte rättsligt fastslagna slutsatser i detta sammanhang.

Samtidigt har Anthropics vd Dario Amodei uppmanat branschen att sakta ned takten i förbättringen av AI-modellernas kapacitet. Han argumenterar för att det behövs mer tid för säkerhetsarbete, granskning och riskhantering. Amodei har också förespråkat fortsatta amerikanska begränsningar av exporten till Kina av de mest avancerade AI-chippen och utrustning för chiptillverkning. Han menar att ett kinesiskt försprång inom AI skulle innebära allvarliga risker för USA och resten av världen.

Kinesiska myndigheter och statsstödda medier har avvisat den bilden. Kinas utrikesdepartement kritiserade Amodeis uppmaning att begränsa Kinas AI-kapacitet, medan Global Times beskrev förslaget om långsammare utveckling som en ”kallakrigsmanual” för att bevara USA:s tekniska fördel.

Kritik även mot själva kapplöpningen

Debatten delas inte enkelt upp mellan västerländska säkerhetsförespråkare och kinesiska förespråkare för snabb utveckling. Jacob Coxon, tidigare forskare på både Anthropic och OpenAI, lämnade Anthropic och AI-branschen i september 2026. Han sade att båda bolagen tävlar mot självförbättrande superintelligens utan att agera ansvarsfullt – och kallade det att ”spela med våra liv”. 17

Coxons kritik skiljer sig från Lius. Coxon fokuserar på faran i att bygga allt mer kapabla system för fort, medan Liu framför allt varnar för att ett slutet amerikanskt labb får dominera dem. Men båda ifrågasätter antagandet att dagens konkurrensrace automatiskt är legitimt eller ofarligt.

Frågorna utan enkla svar

Liu gör sin egen yrkesoro till en större fråga om styrning. Om AI kan ta över mycket specialiserade mänskliga färdigheter, vem bestämmer då reglerna för hur den används? Om ett fåtal företag kontrollerar de mest kapabla systemen, hur ska deras makt begränsas? Och om kapaciteten i stället öppnas brett, hur hanteras missbruk och spridning?

Något gemensamt svar finns inte. Liu ser öppenhet och överkomlighet som en nödvändig motvikt till privat koncentration. Anthropic argumenterar för långsammare utveckling, starkare säkerhetskontroller och restriktioner som ska bevara USA:s försprång. Kinesiska kritiker beskriver samma restriktioner som inneslutningspolitik.

Det Liu tillför är perspektivet från någon som själv bygger systemen i konfliktens centrum: att AI:s första stora omvälvning kanske inte bara drabbar rutinjobb, utan även den expertkunskap hos människorna som tränar tekniken att bli allt bättre.