學英文、日文、克林貢語通通免費,Duolingo 如何打造210億的語言學習帝國?
學英文、日文、克林貢語通通免費,Duolingo 如何打造210億的語言學習帝國?

你知道 Duolingo 嗎?

Duolingo(多鄰國)是一個線上的免費語言學習平台,對於母語為英語的使用者,提供了 24種不同的語言學習課程。對中文使用者來說,目前也擁有英語與西班牙與課程。除了提供App版本之外,也支援網頁使用版,目前iOSAndroid免費下載。

在其4月初的改版中,Duolingo為進階語言學習者提供更多、更進一步的學習內容與課程,官方將其稱為「皇冠級」。

duolingo
Duolingo 新推出「皇冠難度」,為進階語言學習者所設計。
圖/ duolingo

此改版不只推進了 Duolingo 的課程深度,對其發展「收費語言檢定」的未來有非常大的助益。

綜觀 Duolingo 的發展過程中,儘管打造全世界通用的「語言學習平台」一直都是 Duolingo的努力目標,在「維持免費學習」的前提下,他們進行了許多嘗試。包含面對企業的「群眾翻譯服務」、上文提到的「收費語言檢定」等,為的就是提供使用者更優良的語言學習平台。而目前 Duolingo估值為7億美元(約新台幣210億元),全球用戶突破2億人。

在Duolingo的創業故事中,包含許多可供創業家借鑑的原則,除了驚呼他們的成功之外,也可以從中獲得許多不同的創業啟發。

全世界的人都想學英語,卻不是人人都有錢學

Dulingo 的創辦人為 Luis von Ahn 與其學生 Severin Hacker,從名字就可以看出兩位創辦人都不是美國人。其中 Luis von Ahn 來自瓜地馬拉;Severin Hacker 則來自瑞士,兩人皆有一段「學習英語」的歷程。

英語仍為世界強權語言,這一點是不容否認的事實。對於非英語系的創業者來說,想要踏入國際市場,「英語」就成了必學的基礎技能包。

根據估計,全球超過 8 億人迫切地想要學習英語,卻不是人人都能負擔得起高昂的學習費用。

Luis von Ahn 與 Severin Hacker 透過自己的經驗,並瞄準來自全世界的痛點:「學習英語」出發, 從第一天開始,Duolingo 瞄準的便是國際市場

Duolingo 創辦人只用「一招」,就打造出兩個偉大的公司

你也許對 Luis von Ahn 的名字並不熟悉,但只要提起「驗證碼」一定是人人皆有的回憶。

Luis von Ahn 於卡內基梅隆大學與團隊共同開發了「CAPTCHA」,俗稱驗證碼的技術。這些扭曲一團的文字主要用於防止有心人士一次寄送大量的垃圾郵件,或是利用電腦程式搶占運輸工具、演唱會等票券。

reCAPTCHA
reCAPTCHA 驗證碼系統,透過讓用戶輸入圖片上扭曲、變形的文字或數字來判定人類用戶身份。

而基於「CAPTCHA」之上,Luis von Ahn與團隊進一步開發了「reCAPTCHA」,藉由使用者們輸入驗證碼中的文字,協助那些難以被光學儀器掃描辨識的圖書段落,藉此完成圖書數位化。每年有超過一億個「reCAPTCHA」字詞被輸入,等同於每年可以產出250萬本書。

而這一招「群眾之力」的應用,在Duolingo的業務中也可見一二。

在 Duolingo 的服務中,提供「企業用戶」上傳需要翻譯的內容,然後這些學習英文的「免費勞工」就會嘗試翻譯作為練習。在統整、比對大量使用者的翻譯內容後,回傳給企業用戶,Duolingo 從中收費。為了推廣到全世界不同語系的市場,媒體Buzzfeed與 CNN 都曾向 Duolingo 購買過此翻譯服務。

沒錯, Luis von Ahn 就是呼喚「免費網軍」的高級將軍,更正確來說,他能夠透過洞悉使用者的需求,進而促成大量線上協作的工作。因此,也被稱為「群眾外包之父」。

註:兩家公司服務,reCAPTCHA 被 Google 直接收購;Duolingo 也受到 Google 的投資。

賺錢是其次,回歸「學習語言」的初心

雖然 Duolingo B2B 的翻譯業務成功上了軌道,創辦人卻認為為了對企業銷售此類型的業務,需要組建龐大的業務團隊,將與公司創立的初衷漸行漸遠。

為了「回歸」初心,服務「語言學習者」, Duolingo 毅然決然的裁撤 B2B 翻譯業務,重新將重心放回使用者

為此,Duolingo 做了一系列可為教科書式的使用者 UI、UX,以及「學習遊戲化」的優化,透過大量的 A/B Test,為的就是留住使用者。

像是在App上添增右上角的紅色通知、更改App通知的文案、設定「連續登入獎勵」來增加黏著度、 添加《星際爭霸戰》中的「克林貢」語等,為的就是1%、1%的增進 DAU(Daily Active User,每日活躍用戶),讓使用者每一天都可以花上10分鐘來學習一個陌生的語言。

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免費、方便、快速是 Duolingo 的學習原則
圖/ duolingo

另外,也向外發展 2C 端的業務,透過與 UCLA、哈佛大學、Uber 等企業、機構合作,推出具有效力的「英文檢定」,讓使用者在家就可以拿到英文檢定證書,隨著未來合作的機構越來越多、課程越來越完整,Duolingo的證書也會越來越有效力。

當然,這是要付費的,不過比起坊間貴鬆鬆的語言檢定,Duolingo僅需20美元(約新台幣600 元)。

除此之外,Duolingo幾乎不跟使用者收費,而付費的使用者僅能不受廣告影響,並能將課程下載下來離線使用。其實 Duolingo的廣告也只會在課程結束後出現,並不會影響到學習的心情。

這都是為了回到創辦人服務「語言學習者」的堅持,他們堅信:「真正的平等,就是你就算花更多錢,也只能買到相同的教育」。

創業家可以從 Duolingo 的例子中學到什麼?

創業點子只是一種概念,可以應用到各種不同的場域

創辦人Luis von Ahn 看似只會一招,概念大同小異的「群眾共同協作」,卻在這之上建立起兩家極成功的公司:reCAPTCHA 與 Duolingo。

只會一招,要是那招有用,一直用又何妨?

找尋使用者痛點,要敢「幹大的」

Duolingo 從第一天起,瞄準的就是 8 億人口的英語學習國際市場,這讓他們從創辦的第一天開始就是「國際企業」。

在這個基礎上,朝向全世界的語言學習市場,全球都將是 Duolingo 的潛力使用者。

使用者至上、使用者至上、使用者至上

為了把重心重新拉回使用者本身,Duolingo 不惜砍掉賺錢的 B2C 翻譯業務,以及 4 月最新的「皇冠改版」,一切都是為了給使用者最好的體驗。只要抓到一點蛛絲馬跡,便馬上修改,並追蹤成效。

不管是「永遠免費」的語言學習課程、只要20美元的語言檢定,或者是超多細節的UI、UX、遊戲化體驗,只要使用者需要,Duolingo 便會勇敢嘗試。

後記:Duolingo 好用嗎?

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Duolingo 的日文課程
圖/ duolingo

Duolingo 的介面真的非常優秀,使用體驗上也非常良好,更別說遊戲化的學習過程讓黏著度大幅提升。不過,最重要的「學習內容」卻有待加強,像是部分日文的發音前後不一,App版本文法解釋有點少,容易讓真正零基礎的使用者困惑。

如果本身擁有另外的基礎教材,並用 Duolingo 作為輔助來學習也許更加適合。4 月初的改版增加了部分語言更「深度」的課程,但如果能就文法與錯誤做修正,相信 Duolingo 能夠成為更棒的語言學習教材。

參考資料來源:WikiForbesProduct Habits

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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