多邻国一季度的财报很亮眼。
DAU 4660 万，同比增长 49%；MAU 1.302 亿，同比增长 33%；付费用户数首次突破 1000 万大关，达到 1030 万，同比增长 40%。
总收入达到 2.307 亿美元，同比增长 38%。
看起来，他们完全没有被 AI 所波及到。
不仅如此，官方声称：一年内，Duolingo 利用 AI 生成了 148 门课程，若采用传统方法则需耗时 12 年。此举在显著降低成本的同时极大提升了效率。
4 月底，多邻国CEO&联创 Luis von Ahn 还发布了全员信，宣布公司 All in AI。
为什么这个阶段宣布「AI 为先」，以及多邻国具体是如何使用 AI 提升效率的，最近，Luis von Ahn 接受了播客《No Priors》的采访，和 Sarah 聊了聊 AI 在教育中的应用，以及多邻国为什么选择游戏的方式等，值得一读。
Founder Park 正在搭建「AI 产品市集」社群，邀请从业者、开发人员和创业者，扫码加群：
-
最新、最值得关注的 AI 新品资讯；
-
不定期赠送热门新品的邀请码、会员码；
-
最精准的AI产品曝光渠道
All in AI
编辑注：多邻国创始人 Luis von Ahn 最近在公司的全员信中宣布，公司将执行「以 AI 为先」的战略，All in AI。全员信翻译如下。
我在 Q&A 和许多会议上都说过这句话，但现在我想正式宣布：
Duolingo 将成为一家以 AI 为先的公司。AI 已经在彻底改变我们的工作方式。这不是一个「是否」的问题，而是「何时」的问题。它已经发生了。当变革如此巨大时，最糟糕的做法就是原地不动。2012 年，我们押注移动端。其他公司专注于为网站制作移动配套应用，而我们选择从头打造移动优先的产品，因为我们看到了它的未来。这一决定让我们获得了 2013 年 iPhone 年度最佳应用，也带来了口碑式的自然增长。
押注移动端彻底改变了我们的命运。现在我们正在做类似的事情，只不过这次的平台转变是 AI。
AI 不只是提升生产力。它能帮助我们更接近使命。要实现高质量教学，我们需要创造大量内容，而手动创建的方式无法扩展。我们最近做出的最佳决定之一是用 AI 驱动的内容创作流程取代了原本缓慢、手动的流程。如果没有 AI，我们可能需要几十年才能扩展内容库。我们欠学习者的是尽快把这些内容交到他们手中。
AI 还帮助我们开发了像 Video Call 这样以前根本无法实现的功能。这是第一次，高质量教学和顶尖人类导师的体验变得触手可及。
以 AI 为先的思维意味着我们需要重新思考工作方式。仅仅对为人类设计的系统做一些小修小补，是无法达成目标的。很多情况下，我们需要从零开始。我们不会一夜之间重建一切，而某些事情——比如让 AI 理解我们的代码库——会需要时间。但我们不能等到技术百分百完美才行动。我们宁可保持紧迫感，偶尔为质量冒点险，也不要拖拖拉拉错失良机。
我们会推出几个建设性的「约束条件」，以帮助我们完成这次转型：
-
我们将逐步停止使用承包商来做 AI 能完成的工作。
-
在招聘时，我们会看重 AI 的使用能力。
-
在绩效评估中，我们也会纳入 AI 的使用情况。
-
只有当一个团队能自动化更多工作时，才会增加编制。
-
大多数职能部门将制定具体的 AI 改造计划，彻底改变工作方式。
尽管如此，Duolingo 始终是一家关心员工的公司。这并不是要用 AI 替代我们的员工，而是要消除瓶颈，从而让我们已有的优秀员工（Duos）能做更多事。我们希望你们关注创造性工作和真实问题，而不是重复性的任务。我们将通过培训、指导和 AI 工具支持你的工作。
变革可能令人不安，但我相信这将是 Duolingo 向前迈出的伟大一步。它将帮助我们更好地实现使命——而对每一位员工来说，这意味着走在技术变革的前沿，用 AI 更高效地完成工作。
Sarah：多邻国处于一个非常独特的位置，当AI的能力开始加速发展和扩展时，你们是如何应对的呢？
Luis：对我们来说，这真的是积极的。毕竟我们从事语言教学，而语言模型的出现，简直是天作之合，堪称完美适配。在教学领域，它主要从两个方面为我们带来了积极改变。
首先是内容创作。以往，我们制作教学内容采用半手工半自动化模式，虽然有自动化辅助提升效率，但本质上仍偏向手工操作，进展一直比较缓慢。过去几年，我们大刀阔斧地对整个内容创建流程进行了革新，现在完全依托 LLMs，实现了内容生产的全 AI 化。如此一来，人力投入大幅减少，甚至很多环节不再依赖人工，这让我们得以突破瓶颈，创作出海量从前难以想象的教学内容，进而不断推出更多新课程。
再说说课程覆盖与对话练习。过去，我们虽然教授 40 种语言，但课程设置主要围绕英语母语者展开。也就是说，如果你的母语是德语，能选择学习的语言仅有 4 种左右。如今，借助 AI 强大的能力，我们的教学效率大幅提升，现在基本能够为每一种基础语言的使用者，开设 40 种语言的课程，课程数量实现了爆发式增长。
在对话练习方面，AI 的作用同样显著。以前，我们只能教词汇、阅读，至于实际对话练习，唯一的办法是找真人对练。可我们做过实验发现，大多数人并不愿意和不太熟悉的人用不熟练的语言交流，因为这会让人感到尴尬、不自在，甚至产生羞愧心理。但现在有了 LLMs，用户可以放心地与 AI 练习对话，不用担心被评判，相关功能的使用量也因此大幅攀升，效果非常理想。
Sarah：除了角色扮演和解释答案这些方面， AI 改变产品本身还有哪些让你感到兴奋的地方呢？你认为到目前为止，哪些方面是重要的或者是有效的呢？
Luis：我对练习现实世界语言对话很期待，对教授数学也很兴奋，利用 LLMs 能把数学教得更好。我们的数学课程正全面调整，想让它更像家教。家教虽在学习成果上不错，但太枯燥。事实证明，大多数人宁愿玩《糖果传奇》，也不愿意坐在家教面前学习。我们想打造一个既像家教一样有效，又像《糖果传奇》那样有趣的模式。也许最终能做出效果达家教 90%、趣味性达《糖果传奇》90%的产品，这样的结合会更有成效。
Sarah：你认为有没有这样的情况，AI 是一种威胁，比如 LLMs 对于多邻国来说是一种威胁？
Luis：当然存在威胁。我的意思是，在我们这个有 AI 和 LLMs 的世界里，我们正在经历某种平台转变，这是很可怕的一点。我不知道转变之后会发生什么。我不是特别担心，但你确实无法预知。
而且这不仅仅对多邻国来说是这样，对很多事情都是如此，对吧？比如，LLMs 可能对网飞（Netflix）构成威胁。也许只要按一个按钮，LLMs 就能为你制作出完美的电影。所以，你知道，我不知道这种情况是否会发生，真的不知道。所以情况类似，谁知道会发生什么呢。目前来看，它似乎不是一个主要威胁。但我觉得，你和我一样都只能猜测。
Sarah：听起来在利用 AI 作为工具方面，多邻国在课程设置上已经获得了很多优势。除了制作产品之外，你认为在其他方面， AI 最大的影响会体现在哪里呢？
Luis：多邻国的视觉风格很独特。我的意思是，与大多数应用程序相比，很多应用程序设计得也很好，这是肯定的。但我们有很多动画，就像一部卡通片一样。制作这些动画以前需要很多人力。但现在我们可以用计算机做很多这样的事情。这并不意味着我们不会雇佣艺术家，艺术家们还在这里，但他们的工作速度快多了。以前艺术家们一个月才能完成的工作，现在一天就能完成。这真正释放了他们的创造力，因为他们不用把时间花在一些机械性的工作上，比如这个阴影是不是恰到好处，现在他们可以尽情发挥创造力。我认为这非常棒。所以我们看到了很多这样的情况。我们很多动画和插图现在都是计算机生成的。
选择游戏的方式，
是因为很多人就是不喜欢学习
Sarah：决定要让没有无限学习动机的普通人更容易地通过计算机学习语言。你做的第一件有效的事情是什么，就是那种帮助人们克服学习枯燥这一动机障碍的事情？
Luis：我们做的第一件有效的事情是把课程时长从 30 分钟缩短到 2 分钟。这产生了很大的影响。
这不是因为人们花费的时间更少了。而是 2 分钟的时长很神奇，因为在任何时候，你会想，哦，就只有 2 分钟。但是 30 分钟的时间投入，你知道，如果你现在在想，如果我让你做一件需要 30 分钟的事情，你会想，哦天哪，我不知道要不要做。即使当你认为时间投入只有 2 分钟时，但实际你可能会花 30 分钟（来学习）。但关键是——可以现在就开始，因为随时可以结束。
这是我们做的第一件起作用的事情。我们还做了很多其他有效果的事情，但这是第一件真正改变游戏规则的事情。
Sarah：从行为学的角度来看，有没有什么真正让你惊讶的、起作用的事情呢？
Luis：有几件事。我没想到「连续学习天数」（streaks）会有这么强大的作用。
它只是一个计数器，用来衡量你连续使用多邻国学习语言的天数。多邻国的连续学习天数功能非常强大。人们真的会谈论他们的连续学习天数。我们有 1000 万活跃用户的连续学习天数超过 365 天。这意味着他们在过去一年或更长时间里没有一天间断学习。所以我没想到连续学习天数会有这么强大的作用。
另一件我没想到的事情是通知能让用户回到应用程序。我没想到那种有点「被动攻击」性质的通知会这么有效。事情是这样的，我们会发送通知，内容大概是「嘿，回来学习西班牙语吧」。如果你第一天没有回来，我们会发送通知。如果你第二天也没有回来，我们也会发送通知。但如果用户连续 5 天没有活动，我们就会停止发送通知。在某个时候，我突然想到，如果我们要停止发送通知，我们可能应该让用户知道。所以我们在第 5 天发送通知说，这些提醒似乎不起作用，我们现在要停止发送了。
结果发现这在让用户回来方面非常有效，因为他们会觉得我们放弃他们了。我没想到会这样。我的意思是，我们甚至不是以让用户回来为目的这么做的，但结果证明这真的很有效。
Sarah：我没研究过教育，这不是专业观点。但让学习变简单、降低门槛的想法存在争议，有人认为学习本就困难，只能靠努力，就像我一个朋友把学习比作健身，对于大脑而言，除了愿意付出努力并认真思考之外没有别的办法。你对这种观点有什么看法？
Luis：要是所有做教育应用的人都觉得学习只能靠苦功，那我可太高兴了，这样我们就没竞争对手了。实际上，学习最大的难题是激发学习动机，健身也是同理。就像人们总争论椭圆机和跑步机哪个更好，但关键是要动起来。学习也一样，纠结学习方式意义不大，最重要的是让人真正开始学、愿意学。
这就是多邻国成功的关键。我们看到不少语言学习 App 说自己和多邻国类似，却去掉了游戏化设计。我觉得无妨，毕竟世界上 99%的人缺乏强学习动机，只有极少数的自律者除外。
Sarah：考虑到多邻国独特的规模，每月有超过一亿的用户。关于人们的学习方式，有没有一些你知道但其他人不知道的有趣的事情呢？
Luis：很多东西都被编入了我们的算法中，算法会尝试找出教学方法。我是说，我们有自适应算法。很多东西很难用语言表达出来。不过有些结论显而易见，比如母语和目标语言差异越大，学习难度越高。
我们有一个模型，能精准预测用户练习对错。通过观察用户行为，我们了解 ta 的优势和劣势。比如用户不擅长过去式，按常理应该多安排相关的练习，但全是薄弱项练习，体验就会很糟糕。什么时候安排薄弱内容练习，这是大有讲究的。科学研究表明，给用户设置答对概率约 83% 的练习，能最大程度激发学习乐趣 。
Sarah：最大化学习乐趣意味着我可以累计投入五到六百个小时（来学习）。这才是真正的成果。
Luis：没错。而且这能让你保持学习的动力。很有趣的是，这个概率不是 100%，因为 100%太简单了。但也不是 50%。它真的更接近 100%。你基本上要能答对，这样才有效。
Sarah：对于工程师和很多知识工作者来说，「心流」的状态几乎是神圣的，需要沉浸其中钻研才能有进展、学到新东西。那你们在设计多邻国时，有考虑过「心流」概念吗？人们利用碎片时间，比如在地铁上花两分钟用多邻国学习，这又会对学习体验产生什么影响呢？
Luis：我们并没有过多地考虑这个问题。这个概念是有道理的，但对我们来说，最重要的事情是让用户在多邻国上投入时间。对于一个说英语的人来说，要在西班牙语上达到相当好的水平大约需要 500 个小时。是否进入了「心流」的状态可能会有时长波动，但总时长基本差不太多。顺便说一下，学习中文，这个时间是 2000 个小时。
Sarah：作为一个拥有中国文学硕士学位的人，中文可不是一门容易学的语言。
Luis：确实看起来是这样。
Sarah：我发现你对于围绕教育的人类行为的观点有点悲观，不是特别理想化，但对我这个终端用户很有启发。我工作很忙，还有三个孩子，空闲时想提升技能，比如学国际象棋、中文或数学。让我在忙碌一天后花一个半小时痛苦学习，我肯定不愿意，但细想如果能利用碎片时间，每次学两分钟，几年累计 600 小时，这事倒是可行。
Luis：在消费产品领域工作了足够长的时间后，你会意识到一些事情——人们不读书。他们就是不读。人们很懒。如果让他们做选择，他们可能会告诉你各种各样的想法。但现实是，如果让他们做选择，他们宁愿在 Instagram 或 TikTok 上浏览。我想这就是现实。
Sarah：在这一切中积极的方面是，你可以利用人们的这种行为，让它变得有用。
Luis：这就是我们用多邻国在做的事情。我的意思是，我们试图使用很多和让人们沉迷于手机游戏相同的技巧，但目的是让他们学习东西。我想这才是我们所做事情的核心。
Sarah：数学、音乐、国际象棋。你们是如何决定除了语言之外，多邻国还能教授什么内容呢？
Luis：我们挑选教授科目有几个关键考量：
-
首先，必须是受众广泛的科目，最好有数亿人有学习意愿。毕竟我们是应用程序，收费有限，只有大量用户学习新科目，才能实现盈利，小众科目很难带来收益。
-
其次，要选择需长期学习的内容。如果两小时就能掌握，用户看 YouTube 视频就行，而我们专注于需数百小时才能学会的知识。
-
此外，科目得对世界有益，且适合通过移动应用教学。最后，公司内部还得有人对该科目充满热情，像音乐、国际象棋等科目，都是因为有人热衷，才得以开展教学。
Sarah：好的，除了从商业角度考虑什么对多邻国来说是合理的之外，从技术角度来看，你认为有没有什么东西是很难用计算机来教授的呢？
Luis：目前我不确定是否存在计算机教不了的内容。有些教学内容和多邻国擅长的练习模式不同，比如历史教学更适合通过精良视频开展，或许 AI 能在此做得更好。我不确定有没有什么东西是计算机真的教不了的，但我认为总体而言，我们能够用计算机很好地教授所有东西。
吉祥物没死，
只是「假死」营销
Sarah：我们能谈谈品牌吗？因为多邻国的品牌非常独特。与绝大多数上市公司相比，你们在品牌宣传口吻上可能承担了更多风险，也更具特色。你们当然是一家消费公司，但很多公司不会冒这样的风险。对你们来说，这种做法从何而来呢？为什么那只猫头鹰（吉祥物）会「假死」呢？
Luis：它没有真的死，只是假装死了。
Sarah：好吧，这更奇怪了。
Luis：我们并非从一开始就打算塑造一个疯狂的品牌，它的风格是随着时间慢慢演变的。在产品里，那只猫头鹰会稍微催促用户去完成课程。之后，互联网上开始出现关于这只猫头鹰的各种疯狂梗，比如「为了让你上一节课，我愿意绑架你的家人」之类的内容，这些都是网友自发创造的，并不是我们自己做的。
但当看到这种情况后，我们决定加以利用。我们心想，为什么不呢？结果发现，越是这么做，效果越好。我们找到了一些能引发大众共鸣的点，并且将其持续下去。
几年前，我们新招了一名初级营销员工，他发现公司有一套用于内部活动的猫头鹰服装，便问能不能用它来制作 TikTok 视频。其实当时我是反对的，我不确定是否有人会对这类视频感兴趣。然而，当我们把相关视频发布到 TikTok 上时，内容就是那只猫头鹰做一些傻傻的举动，比如跳电臀舞或者摔倒等等。令人意外的是，很多这样的视频火了起来。
有趣的是，这些视频里没有宣传「在多邻国上学习语言」或者「订阅多邻国」之类的内容，仅仅是猫头鹰做一些奇怪的事，却拥有了自己的生命力。
后来，我们将很多类似的做法正式化。
我们清楚自己愿意承担的风险类型。相比大多数公司，尤其是大多数上市公司，我们承担了更多风险。不过，我们有猫头鹰这个吉祥物，而且作为一家教育公司，这对我们很有帮助。毕竟，教育很难被认为是不好的，这使得我们的营销能开展一些活动，并且不会遭受太多批评。如果我们是那种单纯想从用户身上赚钱的公司，或者像电子烟公司那样，人们可能会更抵触我们的营销方式。但作为教育公司，我们拥有更多的操作空间。
多邻国的起源，
是一篇博士论文
Sarah：很多人都知道多邻国是什么，但我很想听听你对它的描述。除了它现在作为语言学习应用程序之外，你希望它发展成什么样呢？
Luis：它是一个语言学习应用。在过去几年里，它是世界上最受欢迎的语言学习方式。我们也教授数学和音乐。而且很快，我们还会教授国际象棋。我们的理念是，努力让这个应用程序成为一个平台，人们可以通过它学习那些很多人都有需求、但需要耗费较长时间才能掌握的知识。
Sarah：你在 2011 年创办多邻国的时候还是一名教授。虽然很多教授都会创办公司，但很少有人创办像游戏化的消费类公司。这是怎么发生的呢？
Luis：我也没想到会创办一家游戏化的公司。我们开始的方式是，我当时是一名教授，有一个博士生叫 Severin，他现在是 CTO，也是联合创始人。我们当时在为他寻找一个博士论文的主题。我们达成一致的是，我们要研究与教育相关的东西，也就是用计算机来教人们知识。
过了一段时间，我们觉得语言是个不错的教学主题。这是因为在世界上大多数国家，掌握英语能够提升人们的收入潜力，而且全球大概有 20 亿人都在学习英语。所以我们就想着，那我们来教语言吧，并且是用计算机来进行教学。然后我们就开始着手做这件事，我制作了第一个西班牙语课程，因为我的母语为西班牙语，Severin 的母语是德语，他制作了第一个德语课程。我们还约定要学习彼此的语言。但我们遇到了一个问题。
我们遇到的问题是，我们自己都无法坚持去学习，因为学习太枯燥了。我不想学德语，他也不想学西班牙语。我们非常担心，因为我们想，如果我们自己都无法做到，就不能指望其他人能做到。解决办法就是尽可能地把它变成一个游戏。所以当我们推出这个应用程序时，它就变成了一个好玩的应用了，但主要是因为我们想让自己能够坚持学习。
还有一部分原因是，我们俩都不喜欢学习语言。实际上，我们不是语言爱好者。我认为正因为如此，我们制作的产品是为普通人服务的，而不是为那些痴迷于学习语言的人。
Sarah：有没有什么是人们对多邻国的误解呢？
Luis：当我们成为一家上市公司时，投资者认为我们不过是疫情催生的短暂现象，可事实并非如此。最大的误解是学习动机的重要性。我真的认为人们不理解这一点。说实话，不仅是语言学习领域的对手，甚至许多教育行业同行，都没意识到学习动机究竟有多重要，这着实让我感到意外。
除此之外，还有个常见误解，就是低估了我们工作的复杂性。多邻国界面可爱，动画有趣，这可能让消费者以为一切都很简单。但实际上，光是动画展示时机的设计，背后就藏着诸多巧思。为了打磨出如今的产品，我们累计进行了 16000 次 A/B 测试。可很多人并不清楚，为了达到现在的成果，我们付出了如此多的努力，这也是大家对我们最大的误解之一。
未来学校和老师不会消失，
但需要拥抱 AI
Sarah：你认为你们所做的事情，对于传统教育和学校教育来说，有哪些影响呢？
Luis：首先，我确实认为在未来几年里，教育会发生变化。我不能说具体是一年，但可能在 20 年以内。有些事情会改变。原因是，用 AI 教学比用教师教学更具可扩展性。顺便说一下，这并不意味着教师会消失。你仍然需要有人来照顾学生，而且我也不认为学校会消失，因为你仍然需要有人照顾孩子。
Sarah：在你看来，学校可以提供照顾孩子的服务，但每个人都在用多邻国学习。
Luis：我认为未来教育或许会是一位老师带 30 个学生的模式，但老师难以顾及每个学生的个性化需求，而计算机能精准把握学生的学习优劣势，因此 AI 教学会更高效。虽然也会有非常优秀的教师，但数量稀少，显然世界上大多数人难以获得优质教学资源。尽管教育变革向来缓慢，不过我坚信最终会朝这个方向发展，并且我们在激发学习动力等方面的经验也将派上用场。我认为我们所做的很多事情，比如保持人们的学习动力等等，都会适用。
Sarah：对于大规模的学习变革对社会意味着什么，或者说，你会如何鼓励人们为自己或孩子考虑学习，你有什么预测吗？
Luis：我不知道这算好消息还是坏消息，对多邻国来说可能是坏消息，但好消息是这种变革会很缓慢。我不认为明年每个人的学习方式就会完全不同。所以我认为我们有时间去适应。
Sarah：这种变革的阻力呢？我觉得变革会很缓慢这个观点其实是有争议的。
Luis：看看现在的学校就明白，许多教育模式还沿用着 30 年前的老一套，教育变革推进起来困难重重，就像政府机构办事一样迟缓。虽然纽约、硅谷有些学校在尝试创新，但绝大多数教育系统依旧裹足不前。学校受监管体系制约，比如得州甚至出现试图不教进化论这样荒诞的事，所以教育革新注定需要漫长时间。
私立学校或许会更快拥抱变化。不过高端私立学校面临尴尬的情况，家长每年花 5 万美元送孩子入学，学校很难说孩子在用免费的多邻国学习，否则家长会质疑学费的价值。但我仍认为，部分私立学校会率先做出改变，最终带来更好的教育成果 。
Sarah：我常从策略层面思考其对创业生态的影响。你有数学和计算机科学背景，获博士学位、当过教授，还创办过 Recapture 这样有意思的公司。
在我的职业生涯里，科技生态中有个有趣现象：如今很多人年少便成专家。互联网让学习更便捷，人们能从各类内容、论坛学习，还能找到学习社区。像我们合作的一些辍学生，大二就能编写无线技术教科书，我 16 岁的时候还在牛排馆当服务员呢（笑）。
展望未来五到十年，如果技能获取成本更低、学习成果更易达成、学习动机更易激发，或许 15 到 20 岁的年轻人就能成为在各自领域发光发热的专家，这令人十分期待。
Luis：不仅如此，我觉得他们会成为专家，还会借助 AI 工具。在可预见的未来，他们的专业能力会提升，学习速度也会加快。和 16 岁时在牛排馆当服务员，或者我 15 岁第一次接触互联网，之前还在玩乐高积木相比，现在的年轻人会有不一样的发展，这类情况会越来越多。
（文：Founder Park）