這個人是世界上最會騙人的教授，他總能想出有趣的點子，設計有趣的游戲，“騙”你為他干活。

最妙的是，全世界的人都心甘情愿地“上套”。

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第一個“騙局”：標記圖片

我們都知道，計算機通常無法直接理解圖像，比如說，你想在網(wǎng)上搜索兔子的圖片，只有正確標注了“兔子”標簽的圖片才能被找到。

不幸的是，數(shù)以百萬計的在線圖片和視頻要么標簽錯誤，要么描述拼寫錯誤，因此搜索引擎幾乎不可能找到它們。

怎么才能給這些圖片打上有意義的標簽呢？

2003年，路易斯（Luis von Ahn）在卡內基梅隆大學讀博士，他的研究方向是“人機計算”，意思是將人類智力與計算機相結合，就可以解決任何一方都無法單獨解決的問題。

為了驗證他的想法，路易斯設計了一個叫做ESP的游戲。

這個在線游戲極其簡單，用戶登錄后，會隨機分配一個伙伴，兩人互不相識，也無法交流。

然后系統(tǒng)給雙方展示同一張圖片，兩個游戲者的任務就是輸入可能的詞或者短語來描述這張圖片，如果雙方達成一致，那個這個詞、短語就會被用來描述這幅圖片。

新奇的體驗很快吸引了上百萬的玩家，兩年時間內就有3000多萬幅圖片被標注。

你可能覺得這種方式比較粗糙，比起李飛飛十年后來建立的ImageNet在分類和準確上差遠了，但是這種打標簽的方式對于搜索引擎來說足夠了。

比如下面這幅圖片，人們給它打的標簽是：guys sitting music，有了這些標簽，搜索引擎就足以把它找出來，展示給用戶了。

2005年是路易斯大獲成功的一年，他的畢業(yè)論文《Human computation》獲得了卡內基梅隆大學計算機學院的最佳博士論文獎。

同時，他發(fā)明的ESP游戲技術也被Google看上，將其收購，并將其更名為Google Image Labeler。

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第二個“騙局”：驗證碼

早在2000年，路易斯就和同事一起發(fā)明了驗證碼，有效地阻止了“機器人”自動注冊，發(fā)廣告的難題。

但是驗證碼對用戶影響巨大：我們不得不瞇起眼睛，小心翼翼地輸入這些單詞，輸錯了就得重來一遍。

路易斯看到這種情況，又開始琢磨了，既然用戶費了這么大勁，為什么不把“識別單詞”這個事兒給利用起來，讓它產生價值呢？

比如有很多書籍，想數(shù)字化進入電腦的時候，就得用OCR技術掃描。

但是對老舊書籍，字體模糊，OCR也識別不了，那能不能讓人來識別呢？

比如有個單詞是fox，在書中模糊看不清了，那就形成圖片，當作驗證碼讓用戶來識別。

用戶A看到了，識別成了"fxx"

用戶B看到了，識別成了"fox"

用戶C看到了，識別成了"foc"

用戶D看到了，識別成了"foo"

每個用戶都有自己的識別結果，系統(tǒng)可以在后臺做交叉驗證，如果發(fā)現(xiàn)大多數(shù)用戶都輸入了fox，那fox就可以認為是是正確的詞。

這樣用戶付出的勞動變成了有價值的“人肉OCR”。

可是，這么弄驗證碼的話有個巨大的漏洞：因為系統(tǒng)也不知道正確答案，機器人就可以隨意輸入了！

路易斯就想了另外一招，每次展示兩個詞。

一個詞是系統(tǒng)已知的，當作真正的驗證碼。

另外一個詞是系統(tǒng)不確定的單詞，讓用戶做人肉OCR。

舉個例子，下圖中的morning這個詞OCR識別不了，就把它當成不確定的詞，讓用戶識別。

與此同時，再提供一個系統(tǒng)已經知道的詞“overlooks”，當作驗證碼。

只有那些正確地輸入了overlooks的用戶，系統(tǒng)才認為這是一個真人，才會對他輸入的另外一個詞做進一步處理（例如交叉驗證）。

2007年，路易斯發(fā)表了一篇論文，把這種驗證碼稱為reCAPTCHA。

reCAPTCHA 不僅提升了網(wǎng)絡安全，還充分利用了廣大網(wǎng)民的勞動，確實是一個精妙的發(fā)明。

2009年，Google看到reCAPTCHA在大規(guī)模數(shù)字化項目（如圖書數(shù)字化、檔案整理等）上的潛力，把它收購了，開始了一個雄心勃勃的Google圖書館項目，計劃將世界上的每一本書都數(shù)字化，創(chuàng)建一個供所有人訪問的數(shù)字圖書館。

截至2019年，Google利用掃描技術和reCAPTCHA，一共錄入了4000萬種書籍，非常驚人。

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第三個“騙局”：Duolingo

連續(xù)成功“欺騙”兩次以后，路易斯決定再干一票大的。

在什么行業(yè)折騰比較好呢？

他想起來了自己求學經歷，出生在危地馬拉，這個中北美洲國家非常貧窮，但是路易斯的媽媽卻在教育上傾其所有，讓他就讀于危地馬拉的美國學校，與危地馬拉富人和外國外交官的子女一起就讀，8歲時就給他買了Commodore 64 計算機，從此路易斯對計算機產生了濃厚的興趣。

教育太重要了，創(chuàng)業(yè)就做教育方向！

當年他申請杜克大學時，不得不花費 1200 多美元飛往鄰國薩爾瓦多參加托福考試，這筆巨款讓他無比感慨：考試行業(yè)真是壓榨學生??！

所以就做語言教育，顛覆這個行業(yè)！

路易斯延續(xù)了reCAPTCHA的思路，建立了一個叫做Duolingo的“眾包翻譯”網(wǎng)站。

這個網(wǎng)站上有各種語言（英語、法語、德語、中文......）的課程，用戶學完課程以后，會遇到一些翻譯練習，這些句子并不是隨便寫的，而是來自真實的文章（比如CNN的新聞文章、BuzzFeed的網(wǎng)站內容），系統(tǒng)把同一段文字分配給多個學習者，采納最合理的結果。

更妙的是，翻譯的結果可以再賣給CNN、BuzzFeed賺錢！

很多人笑稱：在Duolingo，大家一邊學習，一邊被“騙去打工”。

學習者得到免費學習，企業(yè)得到低成本翻譯，這種雙贏的模式雖然聽起來很好聽，但是不太適合擴展，像CNN、BuzzFeed這樣的客戶太少，從長期來看，這種“勞動變現(xiàn)”的故事很酷，但并不符合教育產品的核心。

2014年，Duolingo逐漸將盈利的重點轉向廣告、考試（Duolingo English Test）和后來的訂閱服務（Duolingo Plus/Super）。

不過Duolingo那種游戲化學習的方式，得到了很好的保留：

• 每次學習都是一個“關卡”；

• 練習有經驗值（XP）、連勝天數(shù)（streak）；

• 失敗時會扣除“l(fā)ives”，需要重新挑戰(zhàn)；

• 用戶可以和朋友競爭排名。

這種機制讓學習語言變成了刷游戲，很多人本來只是隨便試試，卻被連續(xù)打卡的 streak 機制“套牢”。

有用戶 streak 了 1000 多天，生怕斷掉，于是出國時寧愿用漫游網(wǎng)絡也要繼續(xù)練習。

如果你注冊了，但不學習，Duolingo的催促機制也非常詼諧幽默，有網(wǎng)友曬 streak 破千的截圖，評論區(qū)全是“我不敢停，怕貓頭鷹半夜來我家”。

每次我看到Duolingo發(fā)的郵件，都會忍不住會心一笑，點開鏈接，再去學一會兒。

2013 年，蘋果公司將 Duolingo 評選為年度 iPhone 應用，這是教育類應用的首例。

2014年，Duolingo Crunchies 大賽中榮獲最佳教育初創(chuàng)公司獎，并且是 2013 年和 2014 年 Google Play 中下載次數(shù)最多的“教育應用”。

2018,2019年入選CNBC“50大顛覆者”榜單。

2020 年 7 月，《個人電腦雜志》將其評為“最佳免費語言學習應用”

如今，Duolingo支持43種語言的課程和認證，從熱門的語言（英語，法語，德語）到瀕臨滅絕的語言（夏威夷語，納瓦霍語等）都有覆蓋，甚至還有《權力的游戲》中的高等瓦雷利亞語（High Valyrian）和《星際迷航》中的克林貢語（Klingon）！

Duolingo 的用戶群體，也超出了創(chuàng)始人最初的預期，從發(fā)展中國家的低收入群體，到中學大學的學生，甚至在歐洲難民潮期間，很多敘利亞難民用 Duolingo 免費學習德語和英語，以便融入新的環(huán)境。Duolingo 因此被 NGO、聯(lián)合國等機構推薦。

路易斯說：“我們最自豪的不是市值，而是有數(shù)以百萬計的人因為 Duolingo 改變了人生軌跡?！?/p>

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總結

從標記圖片，到驗證碼，再到學習語言，路易斯這三次“欺騙”都獲得了巨大的成功。

而這一切背后的的核心思想，就是路易斯的博士論文《Human computation》：把一些計算機難以完成，但人類很擅長的任務，通過某種方式分配給人來做，然后把結果匯總起來，就好像是人類在“充當計算機的一部分”。

用這種方式，把每個人微不足道的碎片時間和好奇心利用起來，匯集成不可阻擋的洪流。

這就是最了不起的騙局，它不僅沒有傷害，反而形成了推動世界進步的力量。