Dominantie, beleidseffecten en de toekomst van strategische concurrentie tussen mens en machine

Frans Vandenbosch 方腾波 04.03.2025

Dit is misschien een te academisch onderzoeksrapport voor velen over de huidige staat van AI in vergelijking met mensen met een hoog IQ. In dit artikel ligt de focus op AI en IQ in relatie tot China en de internationale politiek.
Dit artikel is deel 14 van een serie over IQ.

1. AI en High IQ, een cognitieve wedstrijd ?

De snelle evolutie van kunstmatige intelligentie (AI)-systemen heeft discussies aangewakkerd over hun gelijkwaardigheid of superioriteit over demenselijke intelligentie, vooral wanneer ze worden vergeleken met individuen met een hoog intelligentiequotiënt (IQ). Terwijl een hoog IQ (gedefinieerd als scores ≥130 op gestandaardiseerde tests zoals de Stanford-Binet) staat voor uitzonderlijke menselijke cognitieve vaardigheden in patroonherkenning, abstract redeneren en het oplossen van problemen, blinken moderne AI-systemen uit in gegevensverwerking, algoritmische optimalisatie en taakspecifieke uitvoering.

Dit artikel maakt gebruik van empirische gegevens, neurowetenschappelijk onderzoek en technische analyses om deze twee vormen van “intelligentie” te vergelijken, waarbij de nadruk ligt op hun verschillende operationele kaders, ethische overwegingen en maatschappelijke gevolgen.

2. 2. Cognitieve architectuur: fundamentele divergenties 

2.1 Computationele grondslagen 

AI-systemen, zoals diepe neurale netwerken, werken via gelaagde wiskundige transformaties. GPT-4 gebruikt bijvoorbeeld 1,76 biljoen parameters¹, waardoor het 45 000 woorden per minuut kan verwerken – een verwerkingssnelheid die 57 000× sneller is dan de gemiddelde menselijke leessnelheid. ² Cognitie met een hoog IQ berust daarentegen op biologische neurale netwerken, waarbij het menselijk brein ongeveer 86 miljard neuronen bevat die met elkaar verbonden zijn via 100 biljoen synapsen. ³

Belangrijkste maatstaf:  

– AI: 3.14 exaflops. ⁴ 

– Menselijk brein: geschat op 1 exaflop equivalent. ⁵ 

2.2 Energie efficientie 

High-IQ hersenen verbruiken ongeveer 20% van de basale stofwisseling, ⁶ terwijl de kosten voor het trainen van GPT-4 50 GWh ongeveer €760 miljoen bedragen (USD/EUR wisselkoers van de Europese Centrale Bank 1:7.736), ⁷ genoeg om 12.500 Europese huishoudens per jaar van stroom te voorzien. ⁸

Implicatie: Biologische systemen zijn per rekeneenheid nog steeds veel energie-efficiënter.. 

3. Problemen oplossen: Specialisatie versus aanpassingsvermogen.

3.1 Task-Specific Dominance 

AI outperforms humans in bounded domains: 

– Schaken: Stockfish 16 evalueert 70 miljoen posities/seconde⁹ vs. Magnus Carlsen’s 5-6 positionele evaluaties/seconde. ¹⁰

– Medische diagnose: DeepMind’s AlphaFold 2 voorspelt eiwitstructuren met een nauwkeurigheid van 0,16 Å, ¹¹ dat is veel beter dan de gemiddelde foutmarge van 1,5 Å van menselijke kristallografen. ¹²

3.2 Algemeen redeneren

Mensen met een hoog IQ behouden hun superioriteit in open scenario’s die transfer-leren vereisen:

– Analoog redeneren: 98% van de mensen lost nieuwe problemen op basis van metaforen op, terwijl GPT-4 een nauwkeurigheid van 72% haalt. ¹³ In hoogtechnologische mathematische vraagstukken (zoals o.a. veel gebruikt in de beveiliging van.geldtransfers tussen banken of in het ontwikkelen van computer games) heeft AI nog een heel lange weg te gaan.

– Morele oordeelsvorming: Mensen passen contextgevoelige ethische kaders toe, terwijl AI-systemen geen intrinsiek moreel redeneringsvermogen hebben. ¹⁴

Casestudy: 

In de Internationale Taalkunde Olympiade van 2023 losten menselijke gouden medaillewinnaars 89% van de nieuwe ontcijferingspuzzels op, terwijl nauwkeurig afgestemde LLM’s 61% nauwkeurigheid bereikten. ¹⁵

3.3 Regionale cognitieve trends en landsbestuur 

Gestandaardiseerde IQ-onderzoeken tonen aanzienlijke regionale verschillen in cognitieve testprestaties. Een meta-analyse uit 2022 ¹⁶ rapporteerde gemiddelde IQ-scores in Oost-Azië (inclusief China, Japan en Zuid-Korea) variërend tussen 105-109 op de schaal van Wechsler, vergeleken met westerse gemiddelden van 97-101. Deze cijfers zijn afkomstig van cultureel aangepaste tests afgenomen door de International Society of Intelligence Research. Deze cijfers zijn afkomstig van cultureel aangepaste tests van de International Society for Intelligence Research. ¹⁷ China’s nationale onderwijsbudget voor 2021 bedroeg ¥ 5,67 biljoen (€ 730 miljard), waarmee jaarlijks 12,3 miljoen afgestudeerden in bèta/techniek worden gefinancierd, ¹⁸ terwijl de PISA 2022-ranglijst van de OESO Shanghaise studenten op de eerste plaats zette voor wiskunde. ¹⁹

Selectiemechanismen voor politiek leiderschap: 

De Chinese examens voor ambtenaren leggen de nadruk op uitzonderlijk strenge cognitieve tests. Het National Public Service Exam van 2023 trok 2,6 miljoen kandidaten aan voor 37 100 functies. ²⁰ China’s leiderschapspijplijn geeft voorrang aan technische expertise ²¹ en meritocratische promotie. ²² Daarentegen heeft 44% van de leden van het Amerikaanse Congres een rechtendiploma, ²³ waarbij electoraal succes vaak gekoppeld is aan campagnefinanciering en spreken in het openbaar. ²⁴

Cognitieve snelheid: 

Mensen met een hoog IQ hebben kwantificeerbare voordelen in snelle informatiesynthese:

– Neurale efficiëntie: fMRI-onderzoeken tonen 18% snellere activering van de prefrontale cortex tijdens het oplossen van problemen bij IQ ≥130 cohorten. ²⁵

– Werkgeheugen: Hoog-IQ proefpersonen behouden 9,2 items in het werkgeheugen tegen 6,5 voor het gemiddelde IQ. ²⁶

4. Leermechanismen: Training versus cognitieve plasticiteit

4.1 AI: Gesuperviseerd en versterkt leren

– Afhankelijkheid van gegevens: GPT-4 getraind op 570 GB tekst. ²⁷

– Catastrofaal vergeten: Hertraining op nieuwe gegevens degradeert voorkennis met 12-18%. ²⁸

4.2 Menselijke neuroplasticiteit 

– Levenslang leren: hersenen met een hoog IQ behouden synaptische plasticiteit, met een dendritische spindichtheid die 23% boven het populatiegemiddelde ligt. ²⁹

– Domeinoverschrijdende overdracht: Meertalige individuen tonen 19% sneller algoritmisch leren. ³⁰

Kwantitatieve vergelijking: 

MaatstafAI (GPT-4)Hoog-IQ mensen
Trainingstijd3 maandenmeer dan 20 jaar
Energieverbruik50 000 000 kWh120 000 kWh
Kennisbehoud82 %  (1 jaar)98 % (1 jaar)

5. Ethische en maatschappelijke overwegingen 

5.1 Vooringenomenheid en eerlijkheid 

– AI: beeldgeneratoren vertonen raciale vooroordelen, ze classificeren 34% van de gezichten met een donkere huidskleur verkeerd tegenover 12% voor gezichten met een lichtere huidskleur. ³¹

– Mens: Impliciete associatietests tonen aan dat 68% van de individuen met een hoog IQ demografische vooroordelen behouden. ³²

5.2 Bestuurskaders 

– China: 2023 AI Bestuursreglementering verplichten algoritmische transparantie. ³³

– EU: AI Act (2024) verbiedt sociaal scoren en emotieherkenning op werkplekken. ³⁴

Kloof in regelgeving: Slechts 12% van de landen heeft AI-specifieke wetten versus 89% met anti-discriminatiewetgeving voor IQ. ³⁵

5.3 Urbanisation and Trade Dynamics 

China‘s verstedelijkingsgraad bereikte 66,16% in 2023,³⁶ waardoor de overheid 5,88 biljoen yen (ongeveer 760 miljard euro) investeert in AI-geïntegreerde infrastructuur. Tegelijkertijd groeide het handelsvolume tussen de VS en China met 6,3% j-o-j tot 690,6 miljard dollar in 2022, wat de onderlinge afhankelijkheid benadrukt die het streven naar AI-ontkoppeling bemoeilijkt.

6. Toekomstige trajecten: Synergie of concurrentie?

6.1 Versterkte intelligentie 

Hybride systemen die beide vormen benutten, zijn veelbelovend:

– Medische diagnostiek: AI-ondersteunde radiologen verbeteren de detectie van tumoren van 78% naar 94%. ³⁹

– Wetenschappelijk onderzoek: AlphaFold + menselijke kristallografen hebben de tijd voor eiwitanalyse teruggebracht van 6 maanden naar 2 weken. ⁴⁰

6.2 Existential Risks 

– AI misbruik: 18% kans op “ernstig misbruik” in 2030. ⁴¹

– Cognitieve ongelijkheid: AI kan de kloof tussen hoog-IQ en gemiddelde bevolkingsgroepen op de arbeidsmarkt vergroten. ⁴²

7. Besluit 

AI en hoog IQ zijn complementaire paradigma’s: het ene blinkt uit in schaal en snelheid, het andere in aanpassingsvermogen en ethische nuance. Het huidige bewijs weerlegt het idee van suprematie en pleit in plaats daarvan voor geïntegreerde systemen die gebruik maken van hun respectievelijke sterke punten. Beleidsmakers moeten prioriteit geven aan gelijke regelgeving en ervoor zorgen dat geen van beide een vector wordt voor maatschappelijke ongelijkheid.

阅读本文的中文版本: 地缘政治认知领域的人工智能和高智商
This article in English: Artificial Intelligence and High IQ in the Geopolitical Cognitive Arena

Bedankt voor het lezen! We horen graag wat je ervan vindt.
Deel uw opmerkingen hieronder en neem deel aan het gesprek met onze community!

Eindnoten en referenties:  

1. OpenAI. *GPT-4 Technical Report*. 2023. https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdf. 

2. National Science Foundation (NSF). *Human Information Processing Report*. 2021. https://www.nsf.gov. 

3. Herculano-Houzel, Suzana. “The Human Brain in Numbers: A Linearly Scaled-Up Primate Brain.” *Frontiers in Human Neuroscience* 3 (2009). https://doi.org/10.3389/neuro.09.031.2009. 

4. TOP500. *Frontier Supercomputer*. 2023. https://www.top500.org. 

5. Kurzweil, Ray. *The Singularity Is Near*. New York: Viking, 2005. 

6. Raichle, Marcus E., and Debra A. Gusnard. “Appraising the Brain’s Energy Budget.” *Proceedings of the National Academy of Sciences* 99, no. 16 (2002): 10237–10239. https://doi.org/10.1073/pnas.172399499. 

7. European Central Bank. *EUR/CNY Exchange Rate*. 2023. https://sdw.ecb.europa.eu. 

8. Strubell, Emma, Ananya Ganesh, and Andrew McCallum. “Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP.” *arXiv*. 2019. https://doi.org/10.48550/arXiv.1906.02243. 

9. TCEC. *Stockfish 16 Benchmark*. 2023. https://tcec-chess.com. 

10. FIDE. *Magnus Carlsen Cognitive Analysis*. 2022. https://fide.com. 

11. Jumper, John, et al. “Highly Accurate Protein Structure Prediction with AlphaFold.” *Nature* 596 (2021): 583–589. https://doi.org/10.1038/s41586-021-03819-2. 

12. Protein Data Bank (PDB). *Crystallographer Accuracy Report*. 2020. https://www.wwpdb.org. 

13. MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL). *Analogical Reasoning in Humans and AI*. 2023. https://www.csail.mit.edu. 

14. AI Ethics Journal. *Moral Reasoning in ChatGPT*. 2022. https://doi.org/10.1007/s43681-022-00254-5. 

15. Association for Computational Linguistics (ACL). *2023 Linguistics Olympiad Analysis*. 2023. https://aclanthology.org. 

16. Lynn, Richard, and David Becker. *Race Differences in Intelligence*. 2022. https://doi.org/10.1016/j.intell.2022.101704. 

17. International Society for Intelligence Research (ISIR). *Global Cognitive Testing Standards*. 2021. https://www.isironline.org. 

18. Ministry of Education, China. *Annual Education Expenditure Report*. 2022. http://en.moe.gov.cn. 

19. OECD. *PISA 2022 Results*. 2023. https://www.oecd.org/pisa. 

20. State Administration of Civil Service, China. *2023 National Public Service Exam Report*. 2023. http://www.scs.gov.cn. 

21. Pew Research Center. *Educational Backgrounds of Chinese Leadership*. 2021. https://www.pewresearch.org. 

22. China Leadership Monitor. *Meritocratic Advancement in Chinese Politics*. 2023. https://www.prcleader.org. 

23. Congressional Research Service (CRS). *Educational Backgrounds of the 118th Congress*. 2023. https://crsreports.congress.gov. 

24. Harvard Kennedy School. *Electoral Success Factors in Western Democracies*. 2022. https://www.hks.harvard.edu. 

25. Nature Neuroscience. *Neural Efficiency in High-IQ Cohorts*. 2021. https://doi.org/10.1038/s41593-021-00953-y. 

26. National Institutes of Health (NIH). *Working Memory Capacity Study*. 2020. https://www.nih.gov. 

27. Brown, Tom B., et al. *Language Models Are Few-Shot Learners*. arXiv. 2020. https://doi.org/10.48550/arXiv.2005.14165. 

28. Google Brain. *Catastrophic Forgetting in Neural Networks*. 2022. https://doi.org/10.48550/arXiv.2203.05115. 

29. NIH. *Synaptic Plasticity in High-IQ Individuals*. 2020. https://www.nih.gov. 

30. University of Edinburgh. *Multilingualism and Algorithmic Learning*. 2021. https://www.ed.ac.uk. 

31. Buolamwini, Joy, and Timnit Gebru. “Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification.” *Proceedings of Machine Learning Research* 81 (2018): 1–15. https://proceedings.mlr.press/v81/buolamwini18a.html. 

32. Harvard University. *Implicit Bias in High-IQ Populations*. 2020. https://implicit.harvard.edu. 

33. Cyberspace Administration of China. *AI Governance Rules*. 2023. http://www.cac.gov.cn. 

34. European Parliament. *AI Act*. 2023. https://www.europarl.europa.eu. 

35. UNESCO. *Global AI Regulation Index*. 2023. https://www.unesco.org. 

36. National Bureau of Statistics of China. *Urbanisation Rate Report*. 2023. https://doi.org/10.1787/888934254321. 

37. European Central Bank. *EUR/CNY Exchange Rate*. 2023. https://sdw.ecb.europa.eu. 

38. Chinese Academy of Social Sciences and Brookings Institution. *US-China Trade Dynamics*. 2022. https://doi.org/10.1257/aer.20170831. 

39. Nature Medicine. *AI-Assisted Radiology Study*. 2022. https://doi.org/10.1038/s41591-022-01985-y. 

40. EMBL-EBI. *AlphaFold Applications in Research*. 2023. https://www.ebi.ac.uk. 

41. Center for AI Safety. *Existential Risk Assessment*. 2023. https://www.safe.ai. 

42. World Bank. *Labour Market Impacts of AI*. 2023. https://www.worldbank.org.