DeepSeek mühendisi Shengyu Liu: Yapay zekâ, onu geliştiren uzmanları bile geride bırakabilir

Shengyu Liu, internette “interestingLSY” adıyla tanınan bir DeepSeek makine öğrenmesi sistemleri mühendisi. Kendi profiline göre DeepSeek’te makine öğrenmesi sistemleri ile çekirdek (kernel) tasarımı ve optimizasyonu üzerine çalışıyor. 7

Liu’nun WeChat’te yayımladığı Dün Yeteneğimi Gömmekten Başka Çarem Yok başlıklı yazı, yalnızca kod yazımını hızlandıran araçlara ilişkin bir öngörü değil. Yazı; bir yapay zekâ geliştiricisinin, en değer verdiği uzmanlık alanının aynı teknoloji tarafından aşılabileceği düşüncesiyle hesaplaşmasını ve ileri yapay zekâ gücünün kapalı şirketlerde yoğunlaşmasına yönelik siyasi bir itirazı bir araya getiriyor.

“Yardımcı araç”tan uzmanlığa rakibe

Liu, yapay zekânın önce mühendislere dokümantasyon bulma ve hata ayıklama işlerinde yardımcı olduğunu; ardından GPU düzeyindeki kodu inceleyebilen, bir operatörün nasıl çalıştığını ve performans kısıtlarını anlayabilen, hatta optimizasyon önerebilen ya da uygulayabilen sistemlere dönüştüğünü anlatıyor. 1 11

GPU çekirdek optimizasyonu, düşük seviyede performans için son derece özel ve zahmetli teknik muhakeme gerektiren bir alan. Liu’nun kaygısı, daha yetenekli modellerin zamanla tam da bu uzmanlık gerektiren işi yapabilmesi. Ona göre sonuç, mutlaka hemen işten çıkarılma olmayabilir: Mühendisler işlerinde kalıp doğrudan üreten kişi olmaktan, otomatik ajanları denetleyen kişilere dönüşebilir. Yazının başlığındaki “dün” vurgusu da bu anlam kaybını yansıtıyor. 1 3

Bu, yapay zekânın bugün gerçek üretim ortamlarında çekirdek optimizasyonu mühendislerinin tamamını özerk biçimde ikame edebildiğinin kanıtı değil. Liu, teknoloji sınırında çalışan bir mühendisin, yeteneklerin hangi yöne ilerlediğine dair beklentisini dile getiriyor.

Açık yapay zekâ çağrısı ve güç yoğunlaşması endişesi

Liu, otomasyon kaygısını erişim ve mülkiyet meselesiyle birlikte ele alıyor. Anthropic’in dünyanın en gelişmiş yapay zekâsını veya AGI’yi (genel yapay zekâ) kontrol etmesini istemediğini söyledi. Bunu anlatmak için, özellikle uç bir benzetmeye başvurdu: Böyle bir gücün tek elde toplanmasının, Hitler’in Müttefiklerden önce atom bombası teknolojisine erişmesine benzer ölçüde büyük bir risk taşıdığını yazdı. 2 9

Bu benzetme Liu’nun kendi retoriği; Anthropic ile Nazi Almanyası arasında kanıta dayalı bir karşılaştırma olarak değerlendirilmemeli. Temel iddiası şu: Yüksek yetenekli yapay zekâda belirleyici üstünlüğün tek bir özel kuruluşta birikmesi, ekonomik ve jeopolitik açıdan olağanüstü, yeterince hesap verebilir olmayan bir güç odağı yaratabilir.

Liu’nun önerisi, ileri yapay zekânın geniş kesimlerin erişebileceği kadar açık ve uygun maliyetli olması. DeepSeek’in açık kaynak yönelimini, kapalı Batılı yapay zekâ laboratuvarlarına karşı bir denge unsuru ve şirkette çalışmayı seçmesinin nedenlerinden biri olarak sunuyor. 1 3

Ancak bu, açıklığın güvenlik bakımından kesin biçimde daha iyi olduğuna dair yerleşik bir sonuç değil. Daha geniş erişim, kontrolün tek elde toplanmasını azaltabilir; öte yandan güçlü yeteneklerin kötü niyetli veya sorumsuz aktörlerin eline geçmesini de kolaylaştırabilir.

Anthropic ve OpenAI’a yönelik güvensizlik

Liu’nun Anthropic ve OpenAI’a mesafesi yalnızca ticari rekabetle ilgili değil; siyasal bir boyut da taşıyor. Mülkiyeti kendilerinde olan ileri sistemleri geliştiren ve rakiplerin ileri hesaplama kaynaklarına erişimini sınırlayabilecek politikaları savunan şirketlerin, AGI’nin tarafsız koruyucuları sayılıp sayılamayacağını sorguluyor.

Bu, Liu’nun değerlendirmesi. Mevcut haberler, iki şirketten herhangi birinin hesap vermeyen bir AGI denetleyicisi olarak hareket ettiğini ya da Liu’nun savunduğu açık erişim modelinin daha güvenli olduğunu ortaya koymuyor. Esas tartışma; hangi riskin öncelikli kabul edilmesi gerektiğinde düğümleniyor: Gücün yoğunlaşması, yeteneklerin hızla yayılması, rekabet dengesizliği ya da felaket boyutunda kötüye kullanım.

Tartışmanın arkasında ABD-Çin yapay zekâ rekabeti var

Liu’nun yazısı, ABD ve Çin merkezli yapay zekâ çıkarları arasındaki kamuoyu geriliminin sertleştiği bir dönemde öne çıktı.

Anthropic, DeepSeek, Moonshot ve MiniMax’ın kendi modellerini iyileştirmek için Claude çıktılarından geniş ölçekli, izinsiz “damıtma” faaliyetleri yürüttüğünü iddia etti. Şirket, yaklaşık 24 bin sahte hesap üzerinden 16 milyondan fazla Claude etkileşimi gerçekleştiğini söyledi. Bunlar Anthropic’in iddialarıdır; bu bağlamda kesinleşmiş hukuki veya teknik bulgular olarak görülmemelidir.

Öte yandan Anthropic CEO’su Dario Amodei, ileri model yeteneklerinin geliştirilme hızının yavaşlatılması çağrısı yaptı. Amodei, güvenlik çalışmaları, denetim ve risk yönetimi için daha fazla zamana ihtiyaç olduğunu savunuyor. Ayrıca Çin’e en gelişmiş yapay zekâ çipleri ve çip üretim ekipmanlarının ihracatına getirilen sınırlamaların sürmesini istedi; Çin’in yapay zekâda öne geçmesinin ABD ve dünya için ciddi riskler doğuracağını ileri sürdü.

Çin Dışişleri Bakanlığı ve devlet destekli medya ise bu yaklaşımı reddetti. Çin Dışişleri Bakanlığı, Amodei’nin Çin’in yapay zekâ kapasitesini sınırlama çağrısını eleştirirken, Global Times yavaşlama önerisini ABD’nin teknolojik üstünlüğünü korumayı amaçlayan bir “Soğuk Savaş reçetesi” olarak niteledi.

Yarışın kendisine yönelik başka bir eleştiri

Tartışma, basitçe “Batılı güvenlik savunucuları” ve “Çinli hızlanmacılar” diye ikiye ayrılmıyor. Eski Anthropic ve OpenAI araştırmacısı Jacob Coxon, Eylül 2026’da Anthropic’ten ayrıldı ve yapay zekâ sektörünü tamamen bıraktı. Coxon, her iki şirketin de sorumlu davranmadan kendi kendini geliştiren süperzekâya doğru yarıştığını söyleyerek bu yarışı “hayatlarımızla kumar oynamak” diye tanımladı. 17

Coxon’ın eleştirisi Liu’nunkinden farklı: Coxon, giderek daha güçlü yapay zekânın çok hızlı geliştirilmesinin tehlikelerine odaklanıyor. Liu ise kapalı bir ABD laboratuvarının bu alanda baskın konuma gelmesinin riskini öne çıkarıyor. Yine de ikisi de mevcut rekabet yarışının kendiliğinden meşru ya da zararsız olduğu fikrini kabul etmiyor.

Cevabı olmayan temel soru

Liu’nun yazısı, teknik bir kariyer endişesini daha büyük bir yönetişim sorununa dönüştürüyor: Yapay zekâ, yüksek uzmanlık gerektiren insan becerilerini de devralabilirse, kullanım kurallarını kim belirleyecek? En güçlü sistemleri birkaç şirket kontrol ederse bu güç nasıl sınırlandırılacak? Bu yetenekler geniş biçimde açılırsa kötüye kullanımı ve yayılımı nasıl yönetilecek?

Bu sorularda uzlaşı yok. Liu, özel şirketlerdeki güç yoğunlaşmasına karşı gerekli denge unsurunun açıklık ve erişilebilirlik olduğunu savunuyor. Anthropic ise daha ölçülü ilerleme, daha güçlü güvenlik kontrolleri ve ABD’nin teknoloji üstünlüğünü korumaya dönük kısıtlamalar istiyor. Çinli eleştirmenler bu kısıtlamaları çevreleme politikası olarak görüyor.

Liu’nun katkısı, bu çatışmanın merkezindeki sistemleri geliştiren bir kişinin bakış açısını sunması: Yapay zekânın ilk büyük sarsıntısı yalnızca rutin işlerde değil, onu ilerletmek için çalışan uzmanların en rafine meslek pratiğinde de yaşanabilir.