随着人工智能技术的飞速发展，自动化往往被描绘成能够彻底改变生活和工作的神奇力量。然而，当我们深入考察所谓的“智能自动化”概念时，却发现这背后隐藏着一个复杂且经常被忽略的问题，即所谓的“蹦蹦跳跳骗局”（Pogo-Stick Grift）。这一术语形象地描述了许多AI技术承诺的表面光鲜与实际操作的巨大反差，尤其是在那些要求人工智能能够自主适应现实世界纷繁复杂、充满不确定性和对抗性的环境时。自动化的真正价值在于能够无缝替代人类在某一环节中所承担的繁重、乏味和危险的工作。例如，厨房中用手持搅拌器打发蛋白相比手摇打蛋器，不仅减轻了体力负担，也提升了效率。然而，如果是复杂且需要额外设备和条件才能使用的自动化工具，这种替换不仅不方便，反而增加了复杂度。
自驾车如被理想化成能够在现今所有道路和交通环境中完全接管驾驶任务，但现实远比设想中艰难。道路上的复杂情况、人类驾驶员的难以预测的行为，以及各种微妙的交通互动，令“完全自动驾驶”变得遥不可及。面对技术未能突破困境，支持自驾车的企业和专家开始转变策略，要求全社会配合调整行为规范，例如呼吁行人遵守规定以避免“蹦蹦跳跳者”——那些在马路上用弹跳杆行走的假设性干扰者。这种转变实际上是将无法胜任任务的技术问题转嫁给整个社会，期待外部环境必须迎合技术才能运作。从根本上讲，这是一种闻所未闻的“钓鱼换饵”策略，将技术缺陷掩盖为社会配合的问题，而非技术自身的不足。历史上，类似的策略也曾出现过。
汽车工业为了减轻其对行人安全造成影响的责任，曾发明了“行人”以及后来的“非法穿越马路者（Jaywalker）”的概念，将因车辆事故受害者归咎为违规的行人。这背后是典型的责任转移与道德搭便车。眼下，推动所谓“代理人工智能”（Agentic AI）的资本市场中，这种蹦蹦跳跳骗局再次上演。创业公司和投资者声称，将打造能够自主浏览互联网、访问网站、处理信息的智能代理，从而替代人类完成繁琐任务。这种描绘极大激发了对大规模裁员的恐惧和资本的巨大热情。但真实情况是，代理AI技术现阶段仍极其不成熟。
例如，指令一个聊天机器人截屏网页、识别链接、决定点击哪个链接并重复操作，技术本身就充满不稳定和错误（AI领域中称之为“幻觉”）。另一方面，更成熟的代理AI方案往往选择将复杂任务拆解成一系列专项任务，分别由不同专家系统完成，然后将结果传递给下一个系统。听上去合理，实则弱点叠加：各个AI模块的错误率相乘，信息在传递过程中极易变形，导致最后输出结果准确性极低，可以说是“破碎的传声筒服务”。面对这种尴尬局面，支持者又提出“让整个互联网适应代理AI”的设想，即普及统一准确的语义标准和API接口，让AI能够可靠地导航和处理网络内容。这个想法来源于已被证明难以实现的“语义网”理想，自上世纪末以来不断尝试但始终未果。网站背后的商业利益和欺诈意图是语义网失败的核心原因。
网站往往故意设计混淆或不透明的信息结构，以诱导消费者购买更贵或不合适的产品。AI目录无法判断虚假信息的真假，而那些欺诈网站反倒劲头最大，提供了最完善的自动连接机制，正如垃圾邮件喷子拥有最符合规范的反垃圾邮件认证一样。尤其是在电商和航空业更甚，企业利用个性化定价和监控技术，通过AI及大数据分析动态调整价格，从而最大程度榨取客户剩余价值。同时，它们通过法律手段杜绝第三方的价格采集和比较。这使得代理AI所要做的供应链管理和价格比较，远非技术能够解决，更是一个庞大系统机制与信息封闭的难题。代理AI人士认为，只要“整个世界”调整自身生活方式，采用标准化接口，AI便能发挥巨大威力。
事实是，这不仅是一个巨大的工程挑战，更涉及到社会的根本行为和利益模式调整，几乎不可实现。愿望与现实的差距，就是蹦蹦跳跳骗局的本质。真实的自动化技术应该是能够在现有生态中无缝替代人类任务，而非要求整个生态适应技术的局限，否则它就是一个空中楼阁。正视API、语义标准和网络架构无法在短期内普及，该认识和接受自动化技术在复杂环境中的界限，是理性面对AI发展困境的首要步骤。简而言之，AI的蹦蹦跳跳骗局揭示了人工智能投资和宣传中常见的高期待与基础现实的巨大鸿沟。所谓的智能代理和自驾车技术，在实际应用中仍然遭遇深刻的系统性挑战，这些挑战远非单靠算法优化或更多投资能够轻松解决。
它们依赖的是整个社会体系的配合与理性设计。拒绝盲目相信技术万能论，理智审视并推动可行的技术渐进创新，是未来AI道路上不可或缺的清醒态度。未来的人工智能，要成功落地并真正改善人类生活，必须跳出蹦蹦跳跳骗局的陷阱，脚踏实地，关注现实环境的复杂性与社会伦理脉络，才能避免事倍功半的困境。
