人工智慧距離幹掉老師有多遠？

2012年，谷歌X實驗室宣布，開發出一套具備自主學習能力的神經網路系統。這套系統不需要人類提示，能自主通過1000萬張照片琢磨出「什麼是貓」。

也是這一年，意識到「人工智慧在有戲」的王翌和他的夥伴在杭州一套三個卧室的公寓里開始創業，嘗試將英語培訓和人工智慧聯繫在一起。

▲英語流利說創始團隊

在美國生活多年的英語流利說創始人兼CEO王翌有著小麥色的皮膚，戴著黑框眼鏡，說話時不時蹦出幾個英文單詞。創業時選擇哪個行業切入，王翌有一套邏輯：

第一，必須是體量巨大的行業；

第二，必須已經形成了付費習慣；

第三，必須整體運行效率很低，通過技術和產品可以極大提升運行效率。

金融、醫療、教育都符合這三個標準，王翌最終選擇了教育。因為前兩者監管風險比較高，而教育產業里的校外培訓市場競爭比較充分，比較公開透明。

他了解到，線下英語培訓機構每年漲價，每年報名人數爆滿，很多學生交了12個月到24個月的學費，常常第2個月就不來了。因此，培訓機構才有可能在很小的空間里接收兩三千個學生。

這是價值交換的嚴重不對等，王翌判斷這種模式不長久。於是他帶領團隊開發了一款名為「英語流利說」的App。用戶跟著應用里的課程朗讀句子，每讀完一句應用能實時給出評分，並且將發音有問題的地方標紅。這款產品採用了遊戲通關的形式來做，很多用戶迷戀將代表分數的圓圈刷綠。

▲英語流利說創始人兼CEO 王翌

2012年，公司剛創立的時候，王翌就想清楚了起點和終局，只是沒有想清楚中間的路徑。抱著「如果創業只是小打小鬧的話，不如在矽谷打工」念頭的他，看到的終局是「教育一定是個性化和高效率的」。

而抵達這個終局的路徑，其起點是首先得活下來。「先做一個用戶願意用的產品，因此從成人英語口語切入，為了吸引用戶重複使用，必須在口語領域有即時反饋。」

王翌說服林暉加入英語流利說的緣故就在這裡，林暉原來是谷歌的研究科學家（Research Scientist），研究語音識別和數據挖掘。

有語音識別才能打分。英語流利說通關的模式讓一些用戶不把所有圓圈刷綠（80分以上）不睡覺。王翌見過最長的紀錄是24小時內錄音對話超過14個小時。

在英語流利說推出之後，口語打分也成了眾多在線英語教學的標配。不過，王翌認為：「很多人使用第三方技術，我們認為這是核心技術，必須自己做。」

英語流利說上線第一周，在大陸、香港、台灣、日本四個國家地區的蘋果應用商店首頁新品推銷，用戶一下子突破了10萬。2013年8月上線安卓版，兩周后，英語流利說總用戶突破100萬。

「對我來說，百萬用戶是很大的里程碑。」英語流利說聯合創始人兼CTO胡哲人說。

▲英語流利說聯合創始人兼CTO 胡哲人

胡哲人曾經創業過，反思那段創業經歷，他總結那時「做了一個好產品，但不是一門好生意。」回顧英語流利說草創期，胡哲人說：「我們發現了一個需求，我們有辦法比現有方案更好地解決用戶的問題。至於後面會怎麼樣，當時肯定沒想得特別清楚。」

2014年6月，英語流利說的註冊用戶漲到1000萬，月活100萬。2017年2月，註冊用戶超過4000萬，月活近800萬。

02

做系統培訓方案變現

短小精幹、碎片化、遊戲式的學習方式能夠讓用戶快速增長，學習本身就是反人性的，如果讓用戶一開始必須每天學45分鐘，就很有可能沒有用戶的快速增長了。

看到英語流利說App用戶漲勢良好，王翌和團隊決定在遊戲化的方向上再加一把火——他們又開發了兩款獨立的App「母音達人」和「怪獸學院」，用遊戲通關的方式練習英語發音，內置付費環節。

但是，這兩款產品都失敗了，「因為不倫不類，既沒有真正的遊戲那樣好玩，又不像托福詞、雅思匯課那樣目標明確、提供系統的解決方案，所以用戶付費意願也不強。」

一開始王翌他們想的是先把用戶量做起來，再來考慮變現的問題。2013年他們看著用戶漲起來，挺開心的。到2014年用戶突破1000萬之後，越來越多地聽到用戶反饋，你們產品很好，我天天用，昨天又給英孚、華爾街英語交錢了。「原來大家把我們當作配菜，要填飽肚子吃主菜的時候還是找英孚。」王翌說。

英語流利說上線后，英孚、華爾街英語想來投放廣告。王翌堅決不接廣告，他覺得「羊毛不能出在豬身上，一定要羊毛出在羊身上。」

究竟怎樣才能讓用戶把錢掏給英語流利說呢？王翌最終琢磨出，一定要做「主菜」，做能提高用戶英語水平的解決方案。

由於當時英語流利說是純互聯網團隊，沒人懂教研，所以王翌第一反應是找出版社，將教材電子化。然而，在接觸了市場上幾乎所有知名出版商之後，他發現他們的經典教材都是為坐在教室里的學生服務的，而英語流利說針對的教學場景是，用戶躺在沙發上，拿著內置麥克風的觸屏移動設備學習。

王翌做出了公司成立以來最大的冒險決策：引入教研團隊。

這個決策他們討論了近一年。「Go Big or Go Home ( 要麼牛逼，要麼滾蛋 ) . 」王翌說。

2015年1月，王翌找來了從業多年的陳華做教研總監。數月後，戴耐德創始人蘭斯·諾茨（Lance Knowles）受邀擔任英語流利說首席學術顧問。

蘭斯·諾茨到現在還記得第一次跟王翌在Skype上對話的情景。王翌說：「我知道戴耐德（DynEd），是個恐龍（Dinosaur）。」言下之意是，雖然戴耐德做得很成功，但是已經是過去時；蘭斯·諾茨針鋒相對：「我聽說過你的流利說，你的內容根本沒有組織化。」

雙方都戳中了對方的痛點，也都聰明地看到了潛在的機會。蘭斯·諾茨最終同意擔當顧問。新成立的項目內部代號為CC（Core Course，意為核心課程），到2016年7月產品正式發布的時候，被命名為「懂你英語」。

項目一開始，教研團隊和產品經理、設計師經常發生衝突，雙方都認為對方聽不進去自己的話。產品經理隔幾個星期就到王翌那裡哭鼻子，陳華太強勢了，完全不尊重我們的想法。陳華也不高興，溝通太累了，我這麼多經驗，為什麼就聽不進去呢？

公司需要有人為最終的結果負責。王翌想的辦法是，讓用戶來檢驗，拿實際數據說話。

於是，「懂你英語」正式發布前，團隊在全國範圍內請400位用戶參與了內測。測試結果顯示，超過60%的內測用戶學習「懂你英語」之後，再次參加托業橋考試的成績與兩個月前的考試成績相比，提高了一個歐標（Common European Framework of Reference for Languages ，世界公認的語言分級標準）。王翌心裡有了底。

把房子、車子賣掉，從矽谷搬家回國創業，王翌「沒有一天是後悔過的，的確有時候會疲倦。」在他印象里，最難熬的是2015年後開始做懂你英語研發的那兩年。原來他習慣了1個月迭代1個新版本的節奏，而懂你英語從研發到發布前3個級別的課程耗費了近兩年。「在那個特定的時間點，你需要耐得住寂寞，兩耳不聞窗外事。」

2015年，英語流利說的打法是多線作戰，除了做英語教研以外，還有十來個人的小語種部門做教研，最終這個業務線在那年的暑假被砍掉了。王翌反思那時候的錯誤：「不聚焦、不專註，所以任何一樣都沒法打透。」

2015年下半年，懂你英語demo出來，蘭斯·諾茨特別生氣，認為產品不合格。王翌召集所有人，要求在一個半月內整個交互全部推翻重做，拿出一個全新的版本，「這是鐵板釘釘的時間點，你們必須實現。」所有人都像打了雞血一樣，進入戰鬥狀態。

最終，給懂你英語demo打2分的蘭斯·諾茨，這一次打了6分。

英語流利說首席產品官翁翔堅加入英語流利說之後，引進新的產品機制，將月活提升50%。他認為學習是反人類天性的，用戶不愛學習但渴望成長，產品必須讓用戶感覺到自己的成長，因此引入含有簡單社交機制的排行榜。

同時，教育必須是有「溫度」的，人不會和字典發生情感聯繫。原來英語流利說在內容上以音頻為主，他加入后增加了視頻，讓用戶進行配音，這個功能對提升用戶活躍程度起到了很大的促進作用。

內測時，英語流利說引進了學習顧問管理微信群來督促用戶學習，效果不錯。這個機制就保留下來了。現在，每天英語流利說里都有身份各異的用戶提醒其他「學友」打卡學習，這些用戶可能今天是廚師明天是工程師後天會是個旅行家。與內測時不同，他們的身份都是真實的用戶。翁翔堅說：「線上解決英語教學90%的問題，但還有10%需要運營，教育需要有溫度。」

懂你英語標準版按照每月99元的價格收費，核心體驗在App上實現，整個產品背後是人工智慧在支撐。2016年7月上線以來，懂你英語每月收入環比增長30%，付費用戶30萬，平均每個學員每周學習時長超過5小時，10個付費學員9個能完成課程。

英語流利說用戶里，80%用戶是16歲到35歲，用戶男女比例是4:6，一二線城市用戶佔比53%以上，每天用戶平均使用時長30分鐘。

03

驅動來自數據和技術

王翌在懂你英語的研發上投入超過800萬美元，他相信「人工智慧會在教育里佔據半壁江山。」

2016年人工智慧火了，很多投資人在看各個行業里的人工智慧公司，突然發現英語流利說是「人工智慧+教育」。王翌不以為然，「我們是從2012年開始做的，不是為了賭風口臨時成立公司。風總會來了又走。」

不過，在直播很火的時候，他也考慮過，要不要直接利用自有流量推線下的老師做直播等，做流量變現。最終還是沒有實施。

互聯網公司在大砸廣告的時候，他也動搖過，要不要燒錢買流量？「不論是之前的千團大戰還是現在的在線教育，都有很多公司在做花1元錢賺回來6毛錢的事。我對這樣的生意毫無興趣。」

「我們短期內不會燒錢砸流量，這個市場還沒到刺刀見紅、就看誰跑得快的階段。」英語流利說市場副總裁劉牧洋說。她認為，大規模投放廣告購買來的用戶，大多數是沒有購買力也沒有購買慾望的用戶。

在劉牧洋的眼裡，王翌是「聰明又有韌性」。為了說服劉牧洋加入英語流利說，王翌即使在日本度假也堅持每天和劉牧洋通話。劉牧洋去越南休假，每天半夜回到酒店的時候就能接到王翌的電話。終於，一個深夜，王翌在電話里問：「你到底信不信得過我們哥幾個嘛？能不能跟我們哥幾個一起來干？」被打動了的劉牧洋忽然熱血沸騰，說：「行，我來。」

每一次面臨選擇的時候，王翌習慣後退一步看，終點究竟在哪裡。

這家公司第一階段的目標，也是英語流利說聯合創始人兼首席科學家林暉眼下的一大任務是「做出會教英語的AI老師」。他不奢望一開始這位AI老師的教學就像真人一樣，因為機器需要不停輸入數據不停學習。

演算法、計算能力、數據，是人工智慧三大塊。現在開源的演算法對很多創業公司來說夠用了，只要願意花錢就能買到計算能力。此時此刻，數據在人工智慧中最重要。胡哲人認為英語流利說的打分系統能夠不斷領先，是因為用好的產品、有趣的內容先人一步，導致在數據積累上也先人一步。

英語流利說一開始的數據冷啟動是花錢找來成百上千個美國人朗讀，搜集數據，訓練模型。當時模型還比較簡陋，對背景雜訊特別敏感，旁邊有人說話、走動，就會影響分數。

在林暉看來，很多在線教育公司的自適應技術，還停留在簡單的基於知識點標籤推薦相關題目——如果用戶在某個知識點上做錯了題，就不斷推薦類似的題進行練習。林暉不希望按照傳統的知識圖譜給數據打標籤，監督機器學習。給知識點打標籤需要耗費大量的人力和時間，並且加入新的內容就必須進行新一輪的打標籤動作。

▲英語流利說聯合創始人兼首席科學家 林暉

知識圖譜就是題目和知識點的關聯，通過圖譜將內容與內容關聯起來。林暉認為，人工智慧可以反推出知識圖譜，一開始人工智慧的預測能力很差，因為沒有任何標籤，它什麼都不知道，但是不斷湧進數據，神經網路可以不斷學習，跳過知識圖譜，建立內容與內容的聯繫。

機器學習如果能獲得大量有標籤的數據的話，效果最好。但是，大多數場景里，不一定能獲得標籤。打標籤費時費力，這也是為什麼半監督、無監督、自學習、對抗網路是人工智慧的技術趨勢。在英語流利說早期，打分系統一開始是人為調整演算法，從懂你英語研發開始，改為自適應。在這個自適應系統里，有一位學生身份的AI，有一位老師身份的AI，通過類似對抗的方式，不斷演練教學過程。

在2016年11月發布的App「雅思流利說」上，這家公司應用了口語評測技術。演算法按發音、語法、辭彙量和語用（流利度）四個維度給用戶的雅思口語模擬考試打分，然後向用戶指出錯誤在哪裡，怎麼改進。但目前機器還不能像真正的老師一樣向用戶提問。這正是英語流利說未來的目標。

老師是教育生產資料的核心，優質老師是稀缺的。從理論上來講，通過互聯網，一位優質的老師能夠同時面對無限數量的學生教學，但是僅限於單向的傳播。針對每位學生的學習進度調整教學方案、批改作業，老師能夠承受的學生數量有限。

只做線下老師和學生的連接，在線教育公司的規模擴張會受制於優質老師的數量。

互聯網改造行業，第一階段是消除信息不對稱；第二階段是產品化，將很多簡單重複性勞動用自助服務來取代；第三階段，將是人工智慧和大數據為基礎的個性化交互。

在英語流利說團隊看來，不久的將來，人工智慧會給教育行業帶來很多激動人心，甚至出人意料的新變化。

2005年王翌拿到清華大學碩士學位后，留學美國。他在美國的第一頓飯是在紐瓦克機場旁邊的麥當勞，讓他有些鬱悶的是，學了十幾年英語，托福接近滿分，點餐時卻聽不懂服務員說什麼，對方也沒聽明白他說什麼。「No.2（二號套餐）」，最後王翌選擇了最簡單的表達方式。

當年整天聽ABC（美國廣播公司）節目的這個年輕人，沒有預料到今天，十多年後，在青海海拔4000米高的學校，會有300多位藏族孩子使用他所創造的英語流利說App學習英語。

「你讓大學生去邊遠山區做教育公益，不能從根子解決問題。」

我們一定是全球化的公司，幫助每一個人成為未來的世界公民，讓你能夠對話世界。 ——王翌