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Das Moravec-Paradoxon

Das Moravec-Paradoxon erklärt, warum hochintellektuelle Tätigkeiten für KI einfacher sind als praktische Fähigkeiten. Ein Blick auf eine der wichtigsten Erkenntnisse der KI-Forschung.

2. Januar 2026
„Der CIO wird eher durch KI ersetzt als der Zusteller."
— Bernd Gemein, CIO der Deutschen Post

Als Bernd Gemein, CIO der Deutschen Post, im Interview mit heise sagt: "Der CIO wird eher durch KI ersetzt als der Zusteller", bringt er eine der fundamentalsten Erkenntnisse der KI-Forschung auf den Punkt: Das Moravec-Paradoxon.

Diese scheinbar paradoxe Einsicht erklärt, warum KI-Systeme Schach spielen können, aber Mühe haben, eine Tasse Kaffee zu greifen. Warum sie Texte schreiben können, aber nicht über eine Straße gehen. Und warum sie vielleicht bald CIOs ersetzen, aber nicht Paketzusteller.

Was ist das Moravec-Paradoxon? ​

Das Moravec-Paradoxon wurde von dem Robotik-Forscher Hans Moravec in den 1980er Jahren formuliert. Die Kernaussage: Was für Menschen schwer ist, ist für KI einfach – und was für Menschen einfach ist, ist für KI schwer.

Die Evolution erklärt das Paradoxon ​

Warum ist das so? Die Antwort liegt in der Evolution:

Hochintellektuelle Fähigkeiten wie abstraktes Denken, Mathematik oder Schach sind evolutionär jung. Sie entwickelten sich erst in den letzten paar hunderttausend Jahren. Unser Gehirn hat dafür keine spezialisierten, optimierten Schaltkreise – wir müssen diese Fähigkeiten bewusst erlernen und trainieren.

Praktische Fähigkeiten wie Sehen, Gehen, Greifen oder räumliche Orientierung sind dagegen evolutionär alt. Sie entwickelten sich über Millionen von Jahren und sind tief in unserem Gehirn und Nervensystem verankert. Sie laufen größtenteils unbewusst und automatisch ab.

Für Computer ist es daher relativ einfach, die bewussten, regelbasierten Prozesse nachzuahmen, die wir für intellektuelle Tätigkeiten nutzen. Die unbewussten, hochoptimierten Prozesse für praktische Fähigkeiten sind dagegen extrem schwer zu replizieren.

Beispiele aus der Praxis ​

Was KI gut kann (und Menschen schwer fällt) ​

  • Schach spielen: Deep Blue besiegte 1997 Garry Kasparov
  • Go spielen: AlphaGo besiegte 2016 Lee Sedol
  • Texte schreiben: ChatGPT kann überzeugende Artikel verfassen
  • Code schreiben: GitHub Copilot unterstützt Entwickler
  • Daten analysieren: KI findet Muster in riesigen Datensätzen
  • Strategische Entscheidungen: KI kann komplexe Optimierungsprobleme lösen

Was KI schwer fällt (und Menschen einfach ist) ​

  • Eine Tasse greifen: Roboter haben immer noch Probleme mit Feinmotorik
  • Über eine Straße gehen: Selbstfahrende Autos sind noch nicht perfekt
  • Ein Paket zustellen: Zustellroboter sind noch experimentell
  • Gesichter lesen: Emotionen erkennen bleibt schwierig
  • Sich in einer neuen Umgebung orientieren: Räumliche Navigation ist komplex
  • Flexibel auf unerwartete Situationen reagieren: Praktische Anpassungsfähigkeit fehlt

Warum die Deutsche Post das versteht ​

Die Deutsche Post ist ein perfektes Beispiel für das Moravec-Paradoxon in Aktion. Während KI erfolgreich eingesetzt wird für:

  • Kundendienst-Bots: "Jana" bearbeitet eine Million Anrufe pro Monat
  • Paketerkennung: KI identifiziert verlorene Pakete mit 90% Erfolgsquote
  • Briefzentren-Optimierung: KI analysiert Größe und Form von Sendungen
  • Ausstiegsinterviews: KI-Bots sichern das Wissen ausscheidender Mitarbeiter

...bleibt die Paketzustellung eine menschliche Domäne. Warum? Weil sie praktische Fähigkeiten erfordert, die evolutionär alt sind:

  • Räumliche Orientierung: Sich in unbekannten Gebieten zurechtfinden
  • Flexible Problemlösung: Mit unerwarteten Situationen umgehen
  • Soziale Interaktion: Mit Empfängern kommunizieren
  • Feinmotorik: Pakete vorsichtig behandeln
  • Kontextverständnis: Entscheidungen basierend auf komplexen Umgebungen treffen

Die Implikationen für die Zukunft der Arbeit ​

Das Moravec-Paradoxon hat tiefgreifende Auswirkungen darauf, welche Jobs von KI betroffen sein werden:

Jobs mit hohem Automatisierungsrisiko ​

  • Wissensarbeiter: Analysten, Berater, Strategen
  • Kreative: Texter, Designer (teilweise)
  • Führungskräfte: Manager, die hauptsächlich analysieren und entscheiden
  • IT-Experten: Entwickler, die repetitive Code-Patterns schreiben

Jobs mit niedrigem Automatisierungsrisiko ​

  • Handwerker: Elektriker, Klempner, Mechaniker
  • Pflegekräfte: Krankenschwestern, Altenpfleger
  • Servicekräfte: Kellner, Friseure, Masseure
  • Praktische Tätigkeiten: Zusteller, Lagerarbeiter, Reinigungskräfte

Warum wir das Paradoxon oft übersehen ​

Trotz seiner Wichtigkeit wird das Moravec-Paradoxon in der öffentlichen Debatte oft übersehen. Warum?

  1. Medienfokus auf spektakuläre KI-Leistungen: Schach, Go, Texte – das ist beeindruckend und macht Schlagzeilen
  2. Unsichtbarkeit praktischer Fähigkeiten: Wir merken gar nicht, wie komplex Sehen, Gehen oder Greifen wirklich sind
  3. Überschätzung intellektueller Fähigkeiten: Wir denken, dass "intelligent" gleich "schwer" bedeutet
  4. Science-Fiction-Bias: Filme zeigen humanoide Roboter, die alles können – die Realität ist anders

Was wir daraus lernen können ​

  • Praktische Fähigkeiten wertschätzen: Handwerk, Service, Pflege – das sind keine "einfachen" Jobs
  • Hybride Kompetenzen entwickeln: KI für Analyse nutzen, menschliche Fähigkeiten für praktische Umsetzung
  • Lernbereitschaft: Die Fähigkeit, sich in neuen Umgebungen zurechtzufinden, bleibt wertvoll
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