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      最激進的“AI先鋒”多鄰國,已經放過員工了

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      從“AI-First”到“不強迫使用AI”,從市值250億美元到40億美元,多鄰國只用了一年的時間。

      這只讓全球用戶既愛又恨的“邪惡”小綠鳥到底經歷了什么?

      2026年4月,路易斯·馮·安(Luis von Ahn)在播客中表示,Duolingo已不再將員工使用AI的情況納入績效考核。他說,績效最重要的是“把本職工作盡可能做好”;很多時候AI能幫上忙,但如果幫不上,“我不會強迫你去用它”。



      這家公司曾是全球最激進的企業之一——2025年4月,路易斯在一封致全員的公開郵件中宣布公司轉向“AI-First”,并要求只有證明“AI做不了”時,人力崗位才有存在的必要。

      從“強制使用”到“想用就用”,這家曾被視作“All in AI”最激進標桿的語言學習巨頭,在短短一年內完成了一次策略回擺。

      為什么最早、最猛推行AI的公司,反而最先撤回了這項制度?

      01

      頂級生意遇見永不疲倦的AI

      這只綠色的貓頭鷹可能是史上對人類態度最差的鳥了。不僅一言不合就“變臉”,還時常威脅它的5000萬日活用戶:“最后通牒!你的連勝要斷了!”

      就這樣,多鄰國用類似闖關游戲的機制,把學習這件枯燥的事情變成讓人上癮的日常打卡,一路高歌猛進,成為資本市場眼中的“標準優等生”——增長快、盈利好、用戶黏性強。

      AI浪潮來臨的時候,在一眾C端互聯網應用中,多鄰國絕對算是出手快的。

      2023年3月,多鄰國與OpenAI合作推出AI學習功能,正式發布Duolingo Max,隨后,多鄰國在次年邁入了“吃到AI紅利”的第一階段。

      2024年年初,公司裁撤了約10%的合同工,并明確表示正在更多依賴AI來生成內容。

      很快,多鄰國也確實在生產效率上發揮了AI的“魔力”,借助AI,多鄰國2024年上線了超過7500個全新的內容單元,而在AI尚未大規模應用的2021年,這個數字僅為425個。內容生產的效率被拉升到了過去難以想象的高度。

      財務數據為多鄰國的AI戰略提供了最有力的背書。2024財年,多鄰國總預訂額達8.7億美元,同比增長40%;付費訂閱用戶數達到950萬,同比增長43%。

      在致股東的年度信函中,管理層將2024年定義為“破紀錄的一年”。此時的資本市場,看到一個清晰而性感的故事,AI似乎真的成為了多鄰國新的增長引擎。

      嘗到甜頭的多鄰國,在2025年將油門一腳踩到底,進入了激進的“AI-First(AI優先)”元年。2025年4月,路易斯宣布公司轉向“AI-First”,隨之而來的是一套硬核的“連招”:逐步停止讓承包商做AI能做的工作、在招聘中重視AI使用能力、在績效評估里考查AI使用情況、申請增員前必須先證明工作無法被自動化。



      在這家公司里,默認的生產者從人轉向了AI,而人類不僅需要證明自己不可替代,還要和AI同臺競技,甚至從此績效考核的評價方不僅來自于老板,還來自于AI——AI檢查你對AI的使用多不多、好不好。

      AI的熱潮也帶動著這一年的產品與財務表現節節攀升,使2025年成為多鄰國的AI敘事最受市場青睞的一年。

      第二季度,公司日活躍用戶數(DAU)同比增長40%,凈利潤同比暴漲84%,到第三季度時,公司開始強調Duolingo Max和“家庭計劃”帶來的用戶人均收入(ARPU)提升,出色的業績推動股價在財報發布后一度大漲約24%。

      《快公司》(Fast Company)報道稱,市場用真金白銀獎勵了多鄰國的AI故事。甚至在成本端,多鄰國也給出了一個“反直覺”的信號:AI成本低于預期。這意味著,AI不僅能提升效率,其成本可控性也得到了證明。

      02

      成也AI,敗也AI,“小綠鳥”跌落神壇

      然而,光鮮的財務數字之下,裂痕已經開始顯現。

      對外,大量用戶開始質疑課程質量,并抱怨“機器味太重”。對內,將AI使用與績效強綁定的做法,使員工開始“為了用AI而用AI”。

      2025年,多家媒體(如Customer Experience Dive,Polygon等)均提到,用戶開始集中反饋課程質量層面的問題,諸如“AI生成的句子‘不自然’、‘像機器拼接’”“練習內容重復、語境不真實”和“部分語言課程質量波動明顯”。

      在Reddit、X(Twitter)等社區中,用戶對“教學”這一人人互動的體驗變差的詰問聲浪也越來越大,“課程變得不像人教的”“對話缺乏真實互動感,像在跟一個模板對話”。

      在多鄰國內部,Gallup的調查顯示,大量員工對AI持有謹慎甚至不信任的態度,他們擔心“不會用AI=績效不合格”、自己的崗位職責會被重新定義甚至邊緣化,更多的是對AI是否會取代自己產生強烈的焦慮感。

      輿論的影響并不僅僅停留在情緒層面,而是很快體現在具體的業務指標上。公司讓“AI參選”,用戶則開始“用腳投票”。一部分用戶選擇刪除App,甚至放棄多年積累的連續打卡記錄;與此同時,社交媒體上出現大量取消訂閱的威脅與抵制言論,多鄰國的TikTok和Instagram被用戶憤怒的評論淹沒,一度刪除全部視頻內容。



      根據Reuters報道,多鄰國的用戶增長在2025年已經出現放緩,并被公司預期在2026年降至過去水平的一半左右。

      市場的反應更加直接。在發布增長放緩的指引后,多鄰國股價單日下跌超過23%,年內累計跌幅約38%。這標志著市場判斷的轉變:投資者不再只關心AI帶來的效率,而開始質疑它對產品和商業價值帶來的負向影響。

      面對來自用戶和資本市場的雙重否定,多鄰國在2026年被迫按下暫停鍵,進行策略回調。

      在發布2025財年業績時,多鄰國明確表示,新財年將優先考慮用戶增長和教學效果,改善免費用戶體驗,并大力投資象棋、數學、音樂等新業務線,即便這會壓低短期利潤。

      同時,公司計劃將更多AI功能開放給更廣泛的用戶,而非僅僅局限于高端訂閱層,試圖修復因過度追求AI變現而受損的用戶關系。這一系列的動作,是多鄰國帶領用戶在AI高速狂奔失散后的挽回之舉,仿佛在試圖找回以有趣、有效為核心的品牌初心。

      再看路易斯的最新表態,就不覺得奇怪了,在多鄰國內部,“AI松綁”也自然發生了。

      路易斯在播客中公開表態,將不再把員工使用AI的情況納入績效考核,強調“最重要的是把工作做好”。

      這實際上是否定了之前將AI使用量作為考核指標的嘗試,在管理上,也一定程度上能夠緩解之前員工“為了使用AI而使用AI”的表演行為,降低了“效率注水率”。

      此外,當一個設計師被迫在無需AI的場景下強行使用AI生成配圖,一個課程設計師為了刷量而生成大量同質化內容,這非但不能提升效率,反而制造了內部焦慮,并可能導致思考外包——員工不再深入理解問題本質,而是機械地尋求AI的“幫助”。

      短短幾年,多鄰國已經完成了對AI的“上頭”和“下頭”。

      03

      陣痛不止多鄰國有

      多鄰國的困境并非個例,它只是首先暴露了AI深度融入商業世界時引發的水土不服,或許多鄰國的問題不在AI用得太多,而在過早、過急。在多鄰國身后,科技公司們正經歷著相似的成長的煩惱。

      以電商平臺Shopify為例,其CEO托比·盧克曾明確提出“在招人之前,先問AI能否做到”,將AI置于人力的優先級之前。這一理念和多鄰國“需要證明人無法被AI替代”的邏輯如出一轍:推崇極致的工作效率。



      畢竟在極致的效率這一點上,人確實無法優于AI,畢竟AI不需要休息、不需要請假,也不會去社交媒體上抗議。

      Shopify雖然沒有大規模裁員,但讓許多崗位的JD不再出現在招聘市場上,如ur初級崗位、重復性崗位和支持性職能。此外,Shopify還在內部強調,AI可以讓團隊完成更多的工作,甚至帶來百倍的效率提升。

      Shopify的這套策略被曝光后迅速在社交媒體上傳播,引發大量討論。《華盛頓郵報》在報道中提到,有從業者公開批評這種做法“無法推薦這樣的公司”,認為它對員工不公平。在Reddit和X等平臺上,類似的情緒更加直接——如果所有公司都這么做,新人還能從哪里開始?

      與此同時,這種策略也開始在產品和客戶體驗層面產生副作用。Shopify在客服等環節引入AI后,一些商家用戶的反饋并不理想。《The Logic》報道稱,部分商家對AI客服的響應方式感到困惑甚至不滿,認為問題解決效率并沒有明顯提升,反而增加了溝通成本。有商家在論壇中寫道:“我只是想跟一個真正理解我問題的人類溝通。”;另一位用戶則評論:“AI的回復很快,但并沒有真正解決問題。”AI一旦進入“人人交互”環節,效率的提升反而演變為服務的降級。

      還有更多的多鄰國們在AI之路上狂奔。Meta內部越來越強調AI工具的使用熟練度,甚至出現“Token使用排名”等文化。Klarna在激進部署AI客服并宣稱取得巨大效率提升后,又不得不公開承認復雜場景下人類客服的不可替代性,進行了策略微調。

      AI的投入在部分生產環節中確實能夠提升效率,短期內可能提振股價,但另一方面,它也向員工和社會大眾傳遞令人不安的信號:人的價值正在被工具化。公司越是公開強調AI對效率的顛覆,就越把公司間效率的競賽演變為“人與機器的競賽”,這無疑會加劇員工和用戶的焦慮情緒,最終的成本終將體現在企業真正在意的股價上。

      然而,多鄰國2026年的“松綁”,不應簡單解讀為AI戰略的失敗或倒退。多鄰國并沒有失敗,只是最先走到極限。多鄰國的故事,是一個關于管理方式而非技術本身的故事。

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