Duolingo 的 Severin Hacker 谈人工智能导师、学习与公司建设

Duolingo 联合创始人兼首席技术官 Severin Hacker 与 Harry Stebbings 讨论人工智能、教育、公司建设和创始人生活。Hacker 的观点来自一家销售教育产品并使用人工智能供应商的公司的高管和所有者。

Hacker 说，Duolingo 创立时的目标是让所有人都能获得优质教育。他认为一对一辅导效果强大，但历来昂贵，并相信技术最终可以让更多人获得类似体验。

Duolingo 是 OpenAI 的 GPT-4 早期合作伙伴，Hacker 说这项技术立刻给他留下深刻印象。第一个实际机会是加快课程材料生产，此前这项工作需要大量时间和人力。

他说，Duolingo 用了 12 年左右制作了最初约 100 门课程，随后一年又制作了 148 门。他说课程体系设计仍由人主导，人工智能则在词汇和语法约束下生成简短的课程句子。

Hacker 预计学习内容最终会更加个性化。未来系统可能根据个人兴趣、目标和当前水平生成练习，而不是给所有人相同的学习顺序；这是他的愿景，并非已经证明适用于所有学习者的结果。

他将这一愿景比作一位优秀的导师：评估学生、了解其动力并及时提供反馈。Duolingo 目前已有与角色 Lily 视频通话的功能，支持人工智能对话，但 Hacker 将 Lily 描述为朋友，而非一对一导师。

Hacker 将公司使用人工智能分为三类：创建学习内容，构建对话练习等功能，以及提高全公司的生产力。员工可以自行选择工具，而不是必须使用某一款编程助手。

谈到幻觉，Hacker 认为在语言练习中，只要语言本身正确，一些虚构细节的影响可能较小。这是他对特定用途的判断，并不普遍保证准确性或教育效果。

他怀疑软件工程师会立即被取代的说法。根据他的经验，人工智能可以完成简单应用的大部分工作或进行局部代码转换，但在大型代码库中可靠地添加功能仍有困难，还可能产生技术债务。

被问到五年后 Duolingo 的工程师会增多还是减少时，Hacker 说他比一年前更不确定。他预计软件生产成本下降会增加需求，并认为产品、工程和设计职责可能逐渐融合。

Hacker 仍然认为学习计算机科学有价值，尤其是逻辑思考和解决问题的能力，而不是记住某一种编程语言。他认为未来五年攻读计算机科学学位可能仍是不错的投资，同时承认更长期的情况存在不确定性。

他推测，未来先进人工智能可能最终让人们大幅减少必须从事的工作，并出现基本收入制度，时间可能以几十年计。Stebbings 对此提出质疑，认为过去的技术变革也创造了新工作；两人都没有将结果视为定论。

两人讨论了工作除了收入之外对人的价值。Hacker 承认，即使生产力提高，一个工作大幅减少的世界会带来什么社会和个人后果，仍很难预测。

他们讨论初级岗位招聘，以及假设人工智能会让培养下一代人才不再必要的危险。初级员工会随着时间成长为有经验的人，因此不能只考虑岗位的短期经济效益。

Duolingo 使用 Decagon 提供客服支持。Hacker 说，人工智能处理了很大比例的请求，人类客服继续处理其余问题。他认为成本下降可能让更多用户获得支持；他本人也是 Decagon 的投资人。

不同人工智能功能对成本的影响不同。Hacker 说，生成课程材料大体是一项一次性的生产开支，而与模型实时互动则会产生每次使用的成本。

由于持续使用成本，Video Call with Lily 主要包含在 Duolingo 价格更高的 Max 订阅中。Hacker 希望竞争能降低模型价格，使公司将这些功能提供给更多用户，但这是一项预测。

Duolingo 还与 ElevenLabs 合作制作语音。Hacker 预计模型供应商之间会有竞争，但认为专业音频和多模态能力可能比更普遍的模型更难替代。

Stebbings 问 OpenAI 是否会直接进入语言学习领域。Hacker 承认存在一定竞争担忧，同时认为 Duolingo 专注教学和激励用户，与用通用助手回答问题有所不同。

Hacker 称，学习语言最难的是保持动力。他认为连续学习天数、积分和其他游戏机制能鼓励用户回来完成有难度的任务；这是公司联合创始人对产品的看法，而非所有用户都能流利掌握语言的独立证据。

他认为，如果竞争功能隐藏在更广泛的应用中，专门的学习体验就有优势。Stebbings 反驳说，语言天然适合大语言模型；Hacker 承认最终结果仍有待观察。

Hacker 说，设计细节会影响留存和用户是否愿意推荐产品。联合创始人 Luis von Ahn 特别关注微小的不完美，Hacker 认为这些细节构成了好应用和优秀应用之间的一部分差距。

Duolingo 最初单独开发了一款数学应用。团队后来发现，自己在重复构建连续学习天数等基础功能，同时要求用户发现、下载并设置另一款产品，于是将教育内容整合进主应用。

国际象棋引出了教育与娱乐边界的问题。Hacker 说，两名热爱国际象棋的员工借助人工智能制作了原型，让团队能够直观体验这个想法，最终决定推进。

他说，人工智能帮助公司在约九个月内建成国际象棋课程。在 Hacker 看来，原型既展示了这种体验可以融入 Duolingo 的设计，也表明近期编程经验有限的人能将想法具体化。

被问及实体学校时，Hacker 将教学与教育的其他功能区分开来，包括社交和资格认证。他相信人工智能导师可能改变教学，但并未声称软件已经解决了学校教育的社交问题。

他讨论了 Duolingo 对衡量和认证学习成果的兴趣，以及人类在实体教育环境中仍可能扮演的重要角色。他对高能力人工智能导师的构想，是与公司使命相关的预测。

话题转向 Duolingo 如何组织工作和评审产品。Hacker 描述了领导层的密切参与，以及建立团队将细致反馈转化为更好体验的重要性。

他反思产品组织的演变，以及创始人参与和专业管理者之间的张力。公司可以借鉴传统组织结构，但需要判断哪些做法真正适合自身工作。

Hacker 说，Duolingo 的营销团队规模不大，会尝试不同社交内容并重复有效的做法。其独特的公众形象既来自创意，也来自反复迭代。

谈到建设公司的惯例，Hacker 建议创始人在重大技术变革期间质疑沿袭的规则。标准流程的存在本身，并不能证明它必要，也不能证明它必须以相同方式执行。

他个人的方法是，先问一项任务是否需要做，再问能否自动化，最后考虑能否委派。他已将大部分日常工程管理交给公司的工程负责人。

Hacker 说，他花大量时间思考人工智能对 Duolingo 的影响，以及收购和对外投资。他认为，收购前有与目标公司合作的经验有助于评估；Duolingo 也做过少量少数股权投资。

在语言学习领域，Hacker 认为留存是核心竞争指标。他说，付费获客可以带来快速增长，但如果公司无法留住用户，就像一个漏水的桶。他关注有多少人第二天回来。

Stebbings 问欧洲是否面临科技领域落后的风险。Hacker 说，他会建议许多有雄心的人工智能创始人考虑 Silicon Valley，因为那里的生态更强；不过他指出 Duolingo 本身是在 Pittsburgh 建立的。

Hacker 认为，Duolingo 在最初五年没有收入，因此在欧洲早期融资会很困难。Stebbings 对这一说法提出质疑，认为欧洲融资环境已经发生变化。

Hacker 说，他投资欧洲风投基金，也参与 Project Europe，因此与他希望改善的生态存在利益关系。他关于创始人迁移、监管和欧洲竞争力的看法是个人观点，并非对所有公司的全面比较。

Duolingo 曾考虑在 San Francisco 开设办公室，但其他创始人警告员工可能搬去后被当地公司挖走，公司因此放弃。Hacker 将这一点作为其他创始人的反馈，以及适合 Duolingo 自身情况的决定。

他认为，更容易移居美国可能吸引欧洲创始人离开，而不是迫使本地环境改善。他批评欧洲人工智能监管；Stebbings 则质疑监管是否真的能阻止最坚定的创业者。

回顾过去，Hacker 指出两个重大错误：太晚认真考虑商业化，以及太晚雇用有经验的管理者。他说，公司最初专注于用户增长，也不确定如何收费才能不损害教育普及的使命。

公司后来建立了免费与付费并存的模式。Hacker 说，大多数用户不付费，人们无需银行账户也能学习；这是联合创始人对产品及公司使命的描述。

Duolingo 最初是 Carnegie Mellon 的研究项目，由 Hacker 和他的博士导师 Luis von Ahn 参与。在首次机构融资之前，项目获得过研究资助，因此 A 轮是公司的第一轮风投融资，而不是种子轮之后的融资。

Hacker 回忆，A 轮融资约为 300 万美元，估值为 1500 万美元；他记得 Union Square Ventures 提供了唯一的报价。他说，其他感兴趣的投资人希望创始人搬到 Silicon Valley，而 Union Square 接受公司留在 Pittsburgh。

他建议创始人寻找支持自己、声誉良好的投资人，即使条款稍差，因为他们的参与有助于向后续投资人传递可信信号。这是他基于 Duolingo 经历的建议，并非品牌总是比经济条款更重要的普遍结论。

Hacker 说，创始人也尽量避免以会带来无法满足的预期或增加降价融资风险的估值筹资。他认为 Duolingo 的大多数融资交易相对标准，并非极其特殊的案例。

被问到如果 Duolingo 今天仍是私人公司是否还会选择上市，Hacker 回答会。他称 IPO 是个人职业生涯的高光时刻，并认为公开上市能够向更广泛的初创生态回馈价值。

他也谈到公开市场投资人的要求，包括解释和预测业务的重要性。Stebbings 质疑私募资本的充裕是否让上市变得不那么必要；两人强调了不同的权衡。

Hacker 说，公司的增长没有单一秘诀。团队运行数千项实验，包括对连续学习机制进行数百次改进，并将类似的测试与重复方法用于营销。

Stebbings 提醒，有些投入需要时间才能显示成果。Hacker 同意，团队需要同时开展小实验和数学、国际象棋等更大项目；只优化细小环节可能让产品停留在局部最优。

Hacker 说，人工智能是他改变观点最多的话题。他认为生产力提高可能对人口老龄化社会有价值，但也承认这些收益的规模及其经济后果存在不确定性。

他预测，随着人工智能进步，人与人之间的互动以及能够证明由人类创作的作品可能变得更有价值。被问到一家被低估的人工智能公司时，他提到了自己投资的 Decagon。

Hacker 说，他希望自己的身份不只是 Duolingo 的联合创始人。Stebbings 对此有共鸣：当创始人的身份与公司紧密相连时，公司表现可能对个人幸福感产生过大的影响。

尽管有这些担忧，Hacker 说自己仍然喜欢工作，并相信人工智能能帮助 Duolingo 更有效地追求教育使命。他认为人工智能导师最终可能达到最优秀的人类导师的水平，这是一项目标，而非已经证明的结果。

话题转向金钱与幸福。Hacker 说，很难区分金钱、成就和自我认知各自带来的影响；他珍视建设有用产品的成就感，以及在日常生活中看到人们使用它的时刻。

Hacker 反思成功如何改变社交互动和婚姻。他说妻子在公司成功之前就认识他，他有时会避免使用惯常的自我介绍，以便结识他人时不被简单地归结为自己的公司。

关于选择联合创始人，Hacker 建议创业前就有共同工作的经历。他与 von Ahn 已合作两年，并在关系从导师和学生转变为平等联合创始人时，书面明确了决策职责。

他说，两人早期解决了产品和人事方面的分歧，并逐渐了解对方会如何回应。对于伴侣关系，他重视享受彼此的交谈以及相互支持，而非竞争。