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人人都有免費 AI 老師,語言學習 App 為何仍值錢?從 Speak 看專業化學習的護城河

2025-09-10 撰文 李岱君
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在 AI 聊天機器人唾手可得的時代,彷彿訂閱了 ChatGPT、Claude 或是 Gemini,就能走天下。但教育型 App 不僅沒有被淘汰,反而迎來前所未有的成長。根據市調公司 Technavio 統計,2024 年全球教育 App 市場規模達 6.2 億美元,預計到 2033 年將成長到 41.6 億美元,而語言學習 App 是成長最快的子類別之一。

如果 ChatGPT 等 AI 工具,可以透過下提示詞(prompts)提供免費英語對話練習,為什麼用戶和企業還願意為專門的語言學習 App 付費?

語言學習新創 Speak 就是一例,在 2024 年 12 月完成 C 輪融資,估值達到 10 億美元,是英文口說類 App 第一個獨角獸,投資陣容包括 OpenAI 執行長山姆.奧特曼(Sam Altman)、PayPal 創辦人彼得.提爾(Peter Thiel)等科技界重量級人物。

Speak 在登陸台灣前,已橫跨 40 國、全球有千萬用戶。在台灣正式上架僅一年,便獲得 Google Play 2024 年的「年度最佳應用程式」(編按:該榜單盤點 Google Play 過去一年來最受當地使用者喜愛的應用程式),現已是 App Store 教育類 App 下載數第 5 名。

通用 AI vs. 語言學習 App,使用體驗有哪些不同?

表面上看,ChatGPT 和 Speak 都能提供英語對話練習,例如,你可能可以透過以下提示詞學外文:

You're a friendly native speaker. Let's have a 10-min chat in [language] about [topic]. Correct my mistakes as we go.

語音辨識精確度、即時糾錯機制

然而,語言學習 App 更強調的,是學習的思維跟細節。語言學習 App 往往內建針對第二語言學習者的語音辨識與評分系統,這是通用 AI 工具目前無法提供的核心功能。

以強調英文口說的軟體 ELSA 為例,據公司宣稱,其自建深度學習語音辨識模型可檢測發音錯誤準確度超過 95%,並針對個別音節、語調、節奏等提供回饋。ELSA 團隊也累積大量非母語英語語音資料,所以辨識帶口音的英語時準確度更高。相較之下,ChatGPT 等通用大型語言模型並非為口語學習量身打造,並未預設即時糾錯機制,往往不會主動指出使用者的發音或語法錯誤。

另一語言學習軟體 Toko 強調提供如同一對一家教的文法回饋,或是主打可以針對新聞發表看法。TalkMe 則結合多款大型語言模型訓練,支援 7 種語言、百餘種真實情境場景。

客製化

簡單來說,語言學習 App 要做的,就是客製化。開啟語音聊天時,ChatGPT 僅顯示語音輸出,無法同時顯示文字或提供點擊翻譯功能,缺乏語言學習 App 那樣的專業語音評分和互動校正能力,這種差異直接影響用戶體驗。

專門的口說 App 能根據學習者的程度、目標與使用情境,提供更貼合個人需求的練習。例如,若發現用字或文法常出錯,則會在之後的練習中加強相關題目;甚至能依照學習者的職業或生活場景,設計模擬情境對話,讓練習內容更貼近日常應用。

由於個人市場的成長空間有其天花板,部分語言學習 App 開始積極拓展企業訂閱業務,這也展現了其客製化的廣度。

Speak 於 2025 年春季在台灣推出 Speak for Business,為企業提供客製化的 AI 學習解決方案,目前台灣已有超過 100 家企業使用,涵蓋科技、半導體、金融等多個行業,例如 KPMG、Gogolook、聯詠科技、瑞穗銀行、國泰世華 CUBE 信用卡、Uber Eats,以及台北市區餐酒館等客戶。

企業客戶的需求與個人學習者截然不同。例如,跨國企業面臨的核心問題是如何快速、標準化地提升員工的跨文化溝通能力。Speak 表示,企業客製化專案可以針對產業需要,提供職場英文練習,快速生成客製化課程內容,同時提供學習進度追蹤和效果評估,像是他們就提供飯店業的迎賓流程、客訴處理等場景結合英語培訓。

教育方法論

此外,語言學習 App 還有更深一層的價值:教育的方法論。語言學習 App 通常擁有系統化的課程與學習路徑設計,並依學習者程度或目標提供個性化推薦。例如 Speak 創辦人徐安廬(Andrew Hsu)強調其產品專注於「微流利度」(micro-fluency)的概念,不是教授明確的語法規則,而是教授語言模式,讓用戶在特定情境中反覆練習數百次,直到能夠自然反應。

摩根史坦利(Morgan Stanley)研究報告指出,語言學習市場最大的門檻是「學習動力」而非技術差距,能否持續吸引用戶每日學習是專用 App 的關鍵優勢。正因如此,多數語言學習 App 將學習過程遊戲化,設計積分、關卡與排行榜來激發學習動機,例如多鄰國(Duolingo)。

延伸閱讀:Gemini 免費版夠用嗎?方案比較、使用場景、常見問題一次看 延伸閱讀:想學 AI 卻沒有門路?Google 免費 9 堂精選線上課程一次看

如果 AI、語言學習 App 都付費訂閱,哪個對學英文更有幫助?

從成本角度來看,免費的 ChatGPT 確實具有明顯優勢,但語言學習 App 的年費大約在 100 美元上下,相對於傳統一對一家教的成本仍然具有競爭力。

用戶的學習需求決定了兩種工具的適用場景。專業語言學習 App 更適合需要結構化學習、即時回饋和進度追蹤的用戶。例如 Speak 用戶輪廓主要集中在 25 到 45 歲的工作族群,使用情境以職場需求和旅遊為主。這些用戶通常希望有明確的學習路徑和專業指導。

相對而言,ChatGPT 等通用 AI 工具更適合具備自主學習能力、有明確學習框架的進階學習者。對於已經知道如何設計學習策略的用戶,ChatGPT 的靈活性和廣泛知識基礎反而更具優勢。這些用戶可以利用 AI 進行深度對話練習,而不需要被框架化的課程束縛。

綜觀現在市場格局,免費的通用 AI 工具和付費的語言學習 App 會長期共存,各自服務不同的用戶群體和使用場景。而語言學習 App 的護城河來自深度的技術改良、系統化的教學設計和企業級功能,而通用 AI 工具則以靈活性和成本優勢取勝。

參考資料:Speak Summit 2025 亞洲 AI 學習高峰會、CNBCYahoo Financepr newswire

核稿編輯:王宥筑

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攝影 / 賀大新

消滅「手動」的煩人庶務!掌握 Vibe Coding 三原則:一天做完8件事,保留更多時間給自己

2025-08-18 林柏源
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8 年前,中文系出身的 Webbrain AI 共同創辦人 Sofia 決定嘗試學 Python。當時,她滿懷期待地報名了線上課程,卻在最基本的環境設定就被卡住。只為了跑出一行「Hello World」(程式設計的第一個小測試,代表環境設定成功),她耗掉兩周時間,卻什麼都看不懂。

終於,她選擇放棄。這段經驗,成了她心裡的陰影 ——「學程式」,似乎是文科生跨不過的鴻溝。

好消息是,近年生成式 AI 的出現,徹底改變了她的想法。也為許多文科人才,開啟 Coding 的新可能。

文科人才正在起飛!掌握3原則,用 Vibe Coding 解決煩人庶務、開啟全新機會

Sofia 回憶,第一次透過自然語言指令,讓 AI 生成並運行一段程式碼時,她驚訝地發現:原來語言本身,就是最強大的程式能力。 而這,便是 Vibe Coding 的核心:只要能清楚描述需求,就能讓 AI 自動產出可部署的程式模組。

Sofia 的第一個 Vibe Coding 專案,就是解決工具切換後的難題。公司決定「全面匯入 AI」後,原本依賴 Asana 的行銷工作流被撤換,她必須在 Google Workspace 裡重新建立流程。過去,四面八方的訊息透過 Asana 自動化分類;但現在,這個系統不見了。

總不能每天人工去翻吧?於是,她透過 Google Apps Script,把 Email、網站表單、社群訊息通通接到 Google Chat 的同一個 Space;接著,再用 OpenAI 的 API 自動產生摘要,判斷訊息是否有用,甚至幫忙過濾掉 spam。

結果,團隊能更快聚焦在真正需要回覆的訊息上。當訊息一口氣變得清爽、只剩下真正需要處理的內容時,大家都鬆了一口氣。這就是 Vibe Coding 的 first win —— 一個小小的腳本,馬上把混亂變有序,省下無數零碎時間,也讓團隊第一次真切感受到 AI 的威力。

這段經驗讓她體會到,寫程式的重點不在語法,而是 Prompt 是否說得清楚:要處理什麼情境、要完成什麼任務、最後要輸出到哪裡。 這三個原則,看似簡單,卻是文科生最能駕馭的地方。因為核心並不是「會不會寫程式」,而是「能不能清楚表達需求」。

關鍵原則 Prompt 說明 Sofia 的案例
明確情境 先描述清楚工作場景 客服訊息分散,需要集中管理
清楚任務 指定 AI 要完成的具體工作 自動分類、產生摘要、先擋掉垃圾訊息
具體輸出 說明要在哪裡、以什麼形式落地 生成能在 Google Apps Script 部署的程式碼

「你不需要完全看懂所有程式碼,只要理解哪個 function 代表哪段邏輯,剩下的 debug 都交給 AI 來解決。」

不事事求人、用說的就能寫程式!一套「工具箱思維」讓專業被看見

原來,Vibe Coding 的主要進入門檻,是透過自然語言把「需求」講清楚。想清楚這一點,或許會讓許多文科生豁然開朗:寫程式不再是懂 Code 人的專利,而是人人能擁抱的新機會。

Sofia 比喻,AI 像是永不翻白眼的同事,不管問題多「笨」,都能耐心回答。過去學 Python 時,複雜的設定和艱澀的邏輯讓她挫敗,即便找到同事請益,也會擔心打擾對方。

如今,AI 能直接協助 debug、解錯誤訊息,讓學習過程變得安全而有信心;這種分工方式,也讓她更快跟上公司的全 AI 浪潮。「AI 幫我解決了寫 Coding 會遇到的基礎、初階問題,真正無法解決時再請人協助。」

有了幾次成功經驗了後,她進一步建立了一套自己的「Vibe Coding 工具箱」。在她眼裡,每一個 AI 模型、每一個小工具,就像是工具箱裡的不同零件 —— 有的擅長生成文字,有的擅長寫程式,有的更適合做跨平台整合。關鍵不是死守一個工具,而是懂得比較、測試,找到最適合自己工作的組合。

這樣的「工具箱思維」,也成為她在 《職場必備 Vibe Coding 實作課》 微型線上課的設計核心。在微型線上課裡,Sofia 會帶著你親手打造屬於自己的工具箱:

  • 學會怎麼描述需求,挑對 AI 模型來產出成果
  • 學會用 Google Apps Script、各種小模組,把工作瑣事自動化
  • 實作成果可應用在職場中,包括團購表單、名片掃描小幫手、互動提案網站、導購產品頁面
  • 獲得示範成品,直接套用整理過後的程式碼,小幅修改就能上線

Vibe Coding 不只是 Prompt 技巧,而是一個讓你能靈活組裝的工具箱。當這個工具箱在你手裡,你就能在職場裡隨時拿出最合適的解法,讓你的專業被看見。

省下更多時間給更重要的事!效率鬼速提升,5 分鐘就看見成果、展現專業

Sofia 說,自從兩年前開始用生成式 AI 幫忙處理日常工作後,時間大幅縮短。過去需要一周完成的 8 件事,如今一天就能完成;這讓她能把更多心力投入到行銷策略規劃上,而不是被重複性的貼文、報表埋沒。

效率好壞,往往是團隊能否成功推進多個專案的關鍵。台灣不少公司人力有限,卻要同時承擔策略與執行。能善用 AI,才有餘裕專注在最有價值的部分。

或許你也曾經覺得,Coding 離自己很遠;或許你也像 Sofia 一樣,曾經被複雜的語法和環境設定嚇退。但現在,新的機運之門已經打開了。

在這個 AI 時代,別再把自己鎖在 PPT 和文件裡。勇敢試試 Vibe Coding,讓你的文字與想法,成為世界看見你的舞台。

《職場必備 Vibe Coding 實作課》

資料來源: 《職場必備 Vibe Coding 實作課》 微型線上課、數位關鍵字 EP 192. 文組人也能上手的 Vibe Coding!AI 如何協助行銷人員解決重複性工作

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