モラベックのパラドックス（Moravec’s paradox）とは、「人間にとって難しい高度な論理的推論よりも、人間が赤ん坊の頃から無意識にこなしている知覚や運動のほうが、AIやロボットにとってははるかに再現が難しい」という、人工知能およびロボット工学における逆説を指す。
1980年代にロボット工学者のハンス・モラベックやAI研究者のマービン・ミンスキーらによって提唱された。モラベックはこれを「コンピュータに知能テストやチェスで大人並みの成績を取らせることは比較的簡単だが、1歳児並みの知覚や運動能力を与えることは不可能に近い」と表現している。
具体例の比較
人間とコンピュータ（AI・ロボット）では、得意・不得意の難易度が完全に逆転している。
なぜこの逆説が起きるのか？
モラベックは、この現象の原因を「生物の進化の歴史」から説明している。
• 身体能力・知覚は「数億年の結晶」
視覚や聴覚、バランス感覚、手先の器用さといった能力は、生物が数億年という途方もない時間をかけて自然淘汰の中で最適化してきたものだ。脳の極めて古い部分に深く組み込まれ、完全に自動化（無意識化）されているため、人間はそれを「簡単だ」と錯覚する。しかし実際には、生卵を割らずにつかむだけでも、視覚・触覚・筋肉の微調整など膨大な演算が裏で行われている。
• 論理的思考は「つい最近の機能」
言語を操ったり、数学や論理パズルを解いたりする抽象的思考は、人類がここ数万〜数十万年ほどの間に獲得したばかりの「新しいスキル」で、脳内でまだ自動化されておらず、意識的に努力して処理しなければならないため、人間には難しく感じられる’。しかし、情報処理の構造としては比較的シンプルであるため、コンピュータにとっては再現が容易だ。
生成AI時代における現代的意味
このパラドックスは、大規模言語モデル（LLM）をはじめとする生成AIの登場によってさらに鮮明になっている。
1. ホワイトカラー業務の自動化が先行
かつては「単純な肉体労働から機械に奪われ、知的労働やクリエイティブな仕事が最後まで残る」と予想されていた。しかし実際には、文章作成、翻訳、プログラミング、法律や医療の知識テストといった「高度な知的作業」のほうが先にAIによって代替・支援されるようになった。
2. 「身体性AI（Embodied AI）」という最後のフロンティア
チャット上で人間のように対話できるAIは実現した一方で、現実の物理空間で「散らかった部屋を片付ける」「介護で人を優しく抱き起こす」といった作業をこなす汎用ロボットの開発は、現在もAI・ロボティクス分野における最大の難関（フロンティア）であり続けている。