说起“AI和人类抢饭碗”这事儿,你第一个想到的是谁?
客服?画师?还是数据分析师?
估计没人能猜到,第一个被AI掀翻在地的,居然是在线教育。更让人没想到的是,一家行业巨头的股价,能因为AI暴跌99%。
第一家被AI摧毁的行业巨头
这家公司叫Chegg,堪称“第一个被AI摧毁的行业巨头”。
它最早是个学生交流社区,后来转型做教科书租赁,最后成了一家在线教育公司。你问Chegg是做什么的?打个不太恰当的比方,它有点像美国版的“作业帮”——跟大量印度承包商合作,帮学生解答作业、提供学业辅导。

2020到2021年,在线教育概念大爆发,Chegg顺风起飞。搜索引擎一下,当时Chegg的搜题软件下载量直接冲破了5000万,一跃成为美国主流在线教育平台之一。19.95美元每月的订阅费,用户买得心甘情愿,公司元老们也靠着这波红利实现了财富自由。
可惜,这种风光日子没能持续太久。
ChatGPT一上线,Chegg的盈利链条就被精准击穿了。用户愿意付费,无非两个原因:教科书级别的解答,以及全天候的即时反馈。而ChatGPT不仅免费,还能提供相似甚至更好的服务。对那些手头拮据的学生来说,这简直是久旱逢甘露。
圣地亚哥Point Loma Nazarene大学的一名学生说得直白:“用ChatGPT写作业比Chegg强多了,免费不说,还不用担心找不到答案。”
数据层面更触目惊心。ChatGPT一出来,Chegg直接损失了超50万订阅用户,股价从2021年的高点暴跌了99%,市值蒸发约145亿美元。一些债券交易员甚至认为,Chegg已经失去了靠现金流偿还债务的能力。
老实讲,面对来势汹汹的AI,Chegg团队也没完全“躺平”。他们试过大规模裁员,也试过重组公司结构——但“船大难掉头”这句话,放在这里再合适不过。用户消费观念变了,他们只能眼睁睁看着ChatGPT一口一口蚕食自己的股价和用户基本盘。
人工智能暴击在线教育市场
《三体》里有句话:“弱小和无知不是生存的障碍,傲慢才是。”

早在2022年,整个在线教育市场就已经进入了“不拼流量,拼留量”的新阶段。当时Chegg内部就有技术人员建议做一款自动回答问题的AI工具,但领导层直接给驳回了。
这是他们错过的第一次机会。
后来ChatGPT正式上线,Chegg内部却很少有人把它当回事。理由呢?很简单——教育是需要解答问题的,机器的智慧程度怎么可能保障答案的质量?于是他们选择继续死磕“真人专家在线互动”这个老模式,对AI教育概念完全无视。
这是他们错过的第二次机会。
几个月后,数据部门发现越来越多的用户开始往ChatGPT那边跑,而且GPT给出的答案质量远超出他们预期。Chegg这才慌了神。他们终于意识到,过去几个月里,不仅把“七寸”暴露给了对手,连用户都拱手送了出去。
为了止损,领导层紧急行动:先跟OpenAI合作,推出即时问答应用;又跟Scale AI联手,为多个学科打造AI教学系统。
听起来不错吧?领导层开窍了,员工们也配合转型。如果这是电影,接下来就该上演绝地反击,最后元老们齐聚一堂庆祝劫后余生。
但这不是电影。Chegg的“智熄”操作,从未停止。
跟OpenAI合作后,Chegg的领导层始终心存怨气——他们咬死认为是OpenAI抢了自己的饭碗。双方没多久就闹掰了。后续自己开发的AI系统虽然回答成本只有人类员工的25%,但用户已经不满足了。大家要的不再是“只有答案”的产品,而是“解题思路”。
从错过AI发展窗口,到产品跟不上市场需求,曾经的在线教育巨头就这样一步一步被用户抛弃。2024年Q3财报显示,Chegg净亏损高达8.31亿美元。“第一家被AI摧毁的行业巨头”这个标签,成了它的墓志铭。
Chegg的故事,仅仅是个开始
今年7月17日,特斯拉前AI负责人、OpenAI创始成员Andrej Karpathy创办了一家AI教育公司——Eureka Labs。
Andrej的理念很清晰:现实世界中,教学能力强、多学科精通、对学生有耐心的教师始终是稀缺资源,地球上80亿人注定没法全部享受高水平教育。但AI可以改变这一点——它能让每个人都拥有自己的“家庭教师”。甚至在喂养资料和技术迭代的支持下,每个学生都有可能得到物理学家费曼、数学家高斯的“亲自指导”。
视线转回国内。2023年秋季,清华大学研究团队推出了“AI助教系统”。这个模型能帮助学生做知识点抽取、双师反馈、学业水平评估,为不同学生提供趋向个性化的一对一教学体验。

从这两个例子不难看出,大家纷纷押宝AI教育,看中的就是它能为每个用户制定个性化学习计划。再搭配上“即时响应、无限耐心”的产品特性,教育家们设想的“千人千教”场景,终于有了落地的可能。
从技术层面看,是人类先把数据喂给AI,AI再搭建算法框架形成回路输出。这个过程里,人类是学习方,AI也会随着数据积累不断进化。这种持续学习的双边框架,让人机双方都能受益。
但话又说回来,技术带来的往往不只是机会,还有随之而来的责任。在大范围推广AI教育之前,数据安全、内容质量、人工智能偏见这些风险必须逐一排除。AI一旦大面积普及,它就有可能在人群众执行“谎言重复一千遍就是真理”这个古老机制,进而污染整个人类群体的知识宝库。这一点,不得不防。
