「AI 的使用將成為我們招聘時考慮的一部分?！?/strong>

「AI 可以處理的工作，將不會讓承包商來完成?！?/strong>

「當沒法實現更多自動化時，才會增加員工人數?！?/strong>

這些近乎激進的政策和新規，是多鄰國最新的「AI-first」戰略。首席執行官 Luis von Ahn 說，「我們不能等到技術 100%完美。我們寧愿急于行動?！?/strong>

不久前，多鄰國推出了 148 門新語言的課程，生成式 AI 在當中起到了很大的作用，包含了課程內容的開發和測試。

這盛世，用戶表示：卸載了。

不得不說，多鄰國通過成功的營銷，掩蓋了很多問題。實際上，AI 早就在這個產品的發展歷程中存在了，不是直到今天才出現，它的問題并不是在于把工作丟給 AI。

只是在通過「瘋鳥營銷」一次次打開知名度和用戶量之后，被追著學習的用戶突然意識到：學啥？來這到底能學啥？

綠鳥隨心飛，AI 永相隨

在多鄰國跟 AI 產生關聯之前，已經是早已有之的事——這畢竟是一款誕生于 2011 年的產品。

在 2016 年，多鄰國引入采用機器學習技術實現個性化學習路徑。通過自適應分級測試、重復間隔算法和內置的 Birdbrain 模型，系統可以分析用戶的掌握度，相應地調整課題難度，提高學習效率。

還有語音識別，這也是早已有之的技術。多鄰國使用過 Amazon Polly 等深度學習支持的文本轉語音工具，主要是用于朗讀測試題和課程內容，為用戶提供自然的聲音環境。

跟現在的生成式 AI，方式不太一樣，但是科技含量還是有的。目標都是讓用戶更動態地了解和監測用戶水平、喜好、語言能力的變化。

而多鄰國引入生成式 AI 技術，也比一些人想象的早。在 GPT-3 時代，也就是 2021 年，多鄰國就開始和 OpenAI 合作，把大模型應用在自己的測試業務上。后來，ChatGPT 的東風吹起來，多鄰國也就不藏著了。

在 GPT-4 官宣當天，多鄰國推出了 Duolingo Max 高級訂閱版，新增了兩個由 GPT-4 驅動的功能，答案釋義 (Explain My Answer) 和角色扮演 (Roleplay)。

答案釋義比較像「錯題分析」，用戶可以了解某個問題的選擇，對在哪里、錯在哪里，并獲得詳細的個性化解釋，就像坐在那里與真人導師交談一樣。

「角色扮演」中，團隊設計了許多栩栩如生的人物形象，各自擁有各自的個性和背景故事，用戶可以通過對話和互動了解他們的故事。而且有豐富的場景可以選擇，用戶可以在不同的情景下展開對話。

當時，多鄰國位列 GPT-4 首批合作的教育科技公司，可見關系之緊密。開發這些功能需要與 OpenAI 的工程師以及開發人員，與多鄰國的團隊建立密切的合作關系。

一種共生關系很快就建立起來，兩家公司都就各自的用例和運營提供反饋，這些反饋被用于共同改進產品的運營和用戶體驗。因此后來，角色扮演的功能持續升級，也應用到了大量的生成式 AI。支持多輪互動和自適應引導，使用戶在模擬咖啡館、旅行等場景中練習交流。

現在人人皆知（害怕）拽姐 Lily，也是 2024 年時多鄰國推出的，基于生成式 AI 的語言學習伙伴。

誠實的說 Lily 姐講中文，人機味還是蠻重的……姐別打我，我只是說實話，也別打我電話，謝謝，求你了姐。

你在說啥？多鄰國語嗎？

可以說在今年之前，多鄰國圍繞 AI 開展的許多創新業務，都取得了不錯的成果，這在節節攀高的訂閱量上可以反映出來。

在發展業務、打造新的用戶體驗，以及更接近「為世界提供私人語言導師」的使命方面，AI 都會是強有力的助手。

那用戶為什么不滿意呢？

首當其沖當然是「AI-first」背后，沒有說的潛臺詞：對人工的打擊。

不再和承包商續約，外包合作終止，內部也要裁員。AI 首先給到的效果是降本，降低公司在勞動力上的開支。官宣沒多久，Reddit 上就出現了員工自曝「喜提畢業」。

從公司的角度上講，裁員除了降本增效，還有戰略意義：半個世紀前，計算機的出現就是在文字處理和加工操作、提速方面，帶來了很大的幫助。但是由于預先存在的業務流程很大程度上不變，新技術難以施展。

當時的管理學學者 Michael Hammer 在《哈佛商業評論》上，發表了「再造工作」的觀點，認為在自動化這樣強大的技術力面前，僅僅是給既有流程優化，不會真正意義上的提高，「不是自動化，而是重新開始」。

這就是多鄰國試圖做的事情，不只是優化流程，而是盡可能地再造。只是多鄰國的態度堪稱激進，「寧肯失誤不愿錯過」是非常挑動神經的表述。

那對于課程開發而言，不也有幫助嗎？

一口氣推出 148 門新課，顯然不是以往的工作流程能做到的事。目前最受歡迎的七種非英語語言——西班牙語、法語、德語、意大利語、日語、韓語和普通話——現在可用于所有 28 種支持的用戶語言，這極大地擴展了全球超過 10 億潛在學習者的學習選擇。

CEO 表示，最早多鄰國 100 門課程的開發，花了 12 年時間。而現在，只需要一年多就可以，完全是有了生成式 AI 的加持。

這些新課程主要面向初學者（CEFR A1-A2 水平），包含沉浸式學習功能，如「故事」（Stories）提升閱讀理解能力，以及「DuoRadio」提升聽力理解能力，更高級別的課程內容會陸續推出。

可是，對于用戶來說：這學不動，根本學不動。

在多鄰國上學語言，是有一個不錯的開始——很多語種選擇、多樣的題庫、趣味化的打卡（勸學）方式——但這些對于真正掌握一門語言來說，還離得太遠。

網友們還分享了許多奇奇怪怪的例句，很多都不僅是沒有幫助，簡直稱得上是抽象。

都不說其它語種了，粵語區人士可能都碰到過，拿著在多鄰國上學到的粵語來點菜、問路——排骨也不是都十塊錢一籠啊！

語言學習中，有一個經典的理論被稱為「i+1」法則。「i」指的是自己的現有水平，「+1」表示要比現有水平難一點的材料是最好的。太簡單學不到東西，太難則會打擊積極性，所以「i+1」是最恰當的材料。

在實踐中，這個「i」會不斷流動和變化，那么「i+1」也會隨之變化。初級階段過后，就會進入一個復雜的局面：每個人的水平都參差不齊，需求也不同。

結合用戶持續變化的語言水平，并匹配用戶內心深處的需求，設計出對應的訓練材料——別說 AI 了，就算是真人私教，也是不低的價格。

當然，很多人用多鄰國是圖個樂，只收割頭茬韭菜，也夠它繼續活到下一個十年，擔心它不如擔心今天能不能打上卡。

真正的問題在于，作為用戶，你是想繼續圖個樂，還是想真的學點東西？

如果是后者，AI 究竟是能帶來幫助，還只是提供包裝得更好的樂子？它是真正能提高體驗，還只是刷一個存在感？

這些問題不會也不能由多鄰國提出，而是需要學習者自己發現。

文 | Lily

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