多邻国曾凭借其便捷的语言学习功能吸引了约 5 亿用户。然而，当它沾上 AI 后，却让我大失所望。原本简单易用的界面变得复杂且充斥着各种 AI 生成的内容，学习效果大打折扣。那些看似智能的推送和互动，实际上缺乏真正的人文关怀和针对性。我在使用过程中不断感到迷茫和困惑，仿佛学习变成了一种机械化的过程。最终，我果断卸载了多邻国，重新寻找更能满足我学习需求的平台，不再被所谓的“AI 加持”所迷惑。

“AI 的使用将成为我们招聘时考虑的一部分。”

“AI 可以处理的工作，将不会让承包商来完成。”

“当没法实现更多自动化时，才会增加员工人数。”

这些近乎激进的政策和新规，是多邻国最新的“AI-first”战略。首席执行官 Luis von Ahn 说，“我们不能等到技术 100%完美。我们宁愿急于行动。”

不久前，多邻国推出了 148 门新语言的课程，生成式 AI 在当中起到了很大的作用，包含了课程内容的开发和测试。

这盛世，用户表示：卸载了。

不得不说，多邻国通过成功的营销，掩盖了很多问题。实际上，AI 早就在这个产品的发展历程中存在了，不是直到今天才出现，它的问题并不是在于把工作丢给 AI。

只是在通过“疯鸟营销”一次次打开知名度和用户量之后，被追着学习的用户突然意识到：学啥？来这到底能学啥？

绿鸟随心飞，AI 永相随

在多邻国跟 AI 产生关联之前，已经是早已有之的事——这毕竟是一款诞生于 2011 年的产品。

在 2016 年，多邻国引入采用机器学习技术实现个性化学习路径。通过自适应分级测试、重复间隔算法和内置的 Birdbrain 模型，系统可以分析用户的掌握度，相应地调整课题难度，提高学习效率。

还有语音识别，这也是早已有之的技术。多邻国使用过 Amazon Polly 等深度学习支持的文本转语音工具，主要是用于朗读测试题和课程内容，为用户提供自然的声音环境。

跟现在的生成式 AI，方式不太一样，但是科技含量还是有的。目标都是让用户更动态地了解和监测用户水平、喜好、语言能力的变化。

而多邻国引入生成式 AI 技术，也比一些人想象的早。在 GPT-3 时代，也就是 2021 年，多邻国就开始和 OpenAI 合作，把大模型应用在自己的测试业务上。后来，ChatGPT 的东风吹起来，多邻国也就不藏着了。

在 GPT-4 官宣当天，多邻国推出了 Duolingo Max 高级订阅版，新增了两个由 GPT-4 驱动的功能，答案释义 (Explain My Answer) 和角色扮演 (Roleplay)。

答案释义比较像“错题分析”，用户可以了解某个问题的选择，对在哪里、错在哪里，并获得详细的个性化解释，就像坐在那里与真人导师交谈一样。

“角色扮演”中，团队设计了许多栩栩如生的人物形象，各自拥有各自的个性和背景故事，用户可以通过对话和互动了解他们的故事。而且有丰富的场景可以选择，用户可以在不同的情景下展开对话。

当时，多邻国位列 GPT-4 首批合作的教育科技公司，可见关系之紧密。开发这些功能需要与 OpenAI 的工程师以及开发人员，与多邻国的团队建立密切的合作关系。

一种共生关系很快就建立起来，两家公司都就各自的用例和运营提供反馈，这些反馈被用于共同改进产品的运营和用户体验。因此后来，角色扮演的功能持续升级，也应用到了大量的生成式 AI。支持多轮互动和自适应引导，使用户在模拟咖啡馆、旅行等场景中练习交流。

现在人人皆知（害怕）拽姐 Lily，也是 2024 年时多邻国推出的，基于生成式 AI 的语言学习伙伴。

诚实地说 Lily 姐讲中文，人机味还是蛮重的……姐别打我，我只是说实话，也别打我电话，谢谢，求你了姐。

你在说啥？多邻国语吗？

可以说在今年之前，多邻国围绕 AI 开展的许多创新业务，都取得了不错的成果，这在节节攀高的订阅量上可以反映出来。

在发展业务、打造新的用户体验，以及更接近“为世界提供私人语言导师”的使命方面，AI 都会是强有力的助手。

那用户为什么不满意呢？

首当其冲当然是“AI-first”背后，没有说的潜台词：对人工的打击。

不再和承包商续约，外包合作终止，内部也要裁员。AI 首先给到的效果是降本，降低公司在劳动力上的开支。官宣没多久，Reddit 上就出现了员工自曝“喜提毕业”。

从公司的角度上讲，裁员除了降本增效，还有战略意义：半个世纪前，计算机的出现就是在文字处理和加工操作、提速方面，带来了很大的帮助。但是由于预先存在的业务流程很大程度上不变，新技术难以施展。

当时的管理学学者 Michael Hammer 在《哈佛商业评论》上，发表了“再造工作”的观点，认为在自动化这样强大的技术力面前，仅仅是给既有流程优化，不会真正意义上的提高，“不是自动化，而是重新开始”。

这就是多邻国试图做的事情，不只是优化流程，而是尽可能地再造。只是多邻国的态度堪称激进，“宁肯失误不愿错过”是非常挑动神经的表述。

那对于课程开发而言，不也有帮助吗？

一口气推出 148 门新课，显然不是以往的工作流程能做到的事。目前最受欢迎的七种非英语语言——西班牙语、法语、德语、意大利语、日语、韩语和普通话——现在可用于所有 28 种支持的用户语言，这极大地扩展了全球超过 10 亿潜在学习者的学习选择。

CEO 表示，最早多邻国 100 门课程的开发，花了 12 年时间。而现在，只需要一年多就可以，完全是有了生成式 AI 的加持。

这些新课程主要面向初学者（CEFR A1-A2 水平），包含沉浸式学习功能，如“故事”（Stories）提升阅读理解能力，以及“DuoRadio”提升听力理解能力，更高级别的课程内容会陆续推出。

可是，对于用户来说：这学不动，根本学不动。

在多邻国上学语言，是有一个不错的开始——很多语种选择、多样的题库、趣味化的打卡（劝学）方式——但这些对于真正掌握一门语言来说，还离得太远。

网友们还分享了许多奇奇怪怪的例句，很多都不仅是没有帮助，简直称得上是抽象。

都不说其它语种了，粤语区人士可能都碰到过，拿着在多邻国上学到的粤语来点菜、问路——排骨也不是都十块钱一笼啊！

语言学习中，有一个经典的理论被称为“i+1”法则。“i”指的是自己的现有水平，“+1”表示要比现有水平难一点的材料是最好的。太简单学不到东西，太难则会打击积极性，所以“i+1”是最恰当的材料。

在实践中，这个“i”会不断流动和变化，那么“i+1”也会随之变化。初级阶段过后，就会进入一个复杂的局面：每个人的水平都参差不齐，需求也不同。

结合用户持续变化的语言水平，并匹配用户内心深处的需求，设计出对应的训练材料——别说 AI 了，就算是真人私教，也是不低的价格。

当然，很多人用多邻国是图个乐，只收割头茬韭菜，也够它继续活到下一个十年，担心它不如担心今天能不能打上卡。

真正的问题在于，作为用户，你是想继续图个乐，还是想真的学点东西？

如果是后者，AI 究竟是能带来帮助，还只是提供包装得更好的乐子？它是真正能提高体验，还只是刷一个存在感？

这些问题不会也不能由多邻国提出，而是需要学习者自己发现。

本文来自微信公众号：APPSO，作者：Lily