一家美國公司在最近的財報釋出後，股價從歷史高點暴跌了99%，現在正走在倒閉的最後一段路上。
這家公司叫 Chegg，是一家美國的教育科技公司，主要提供一系列服務，幫助學生完成學業。疫情期間，它曾是備受關注的明星公司，三年前的市值一度高達 120 億美元。
現在呢？它眼看就要消失了。原因是什麼？Chegg 的領導層把問題歸結到了 ChatGPT 身上。
這是類似故事的開端，還是一家公司在最壞的時機遇上了最壞的境地？
這個故事完美展示瞭如何應對 AI 帶來的顛覆性衝擊，以及應該避免什麼。它為我們提供了很好的參考：一家公司可能因為哪些因素走向失敗，哪些企業可能步 Chegg 的後塵，而作為個人，你該如何在 AI 時代中保住自己的飯碗。
當疫情來襲時，很少有公司能像 Chegg 那樣迎來爆炸式的增長。
Chegg 是一個專為學生服務的平臺，主要提供以下幾種服務：
上傳作業照片並收到專家解答；
為你正在苦苦掙扎的書籍提供詳細解析；
提供多種寫作輔助工具，幫助提高寫作水平；
把學習資料轉換成更易理解的閃卡或其他形式。
等等。
然而，在“ChatGPT 時代”開始僅兩年後，這家曾經價值近 130 億美元的公司，如今市值僅為 1.8 億美元，股價從最高點暴跌了99%。
為什麼偏偏是 Chegg？為什麼不是其他公司？
簡單來說，Chegg 是一家出現在錯誤時機的好公司。仔細看看 Chegg 提供的服務，就會發現這些恰好是 ChatGPT 等 AI 工具最擅長的領域。儘管這並不是它失敗的唯一原因。
雖然大語言模型（LLMs）還遠遠稱不上完美，但它們在以下領域表現得非常突出：
模仿某種寫作風格；
將複雜內容簡化為易懂的語言；
生成非常實用的例子來輔助講解；
而且它們耐心無限，無論學生問多少遍，它們都不會生氣或不耐煩。
從這個角度來看，這對學生來說簡直就是福音。有了這樣一個既能真正幫助他們、又不會感到厭煩的工具（儘管有時學生可能會過度依賴，但這是另一個需要討論的話題），而且最重要的是……它基本是免費的！
然而，這些並不是 Chegg 倒下的全部原因。實際上，這個故事告訴我們什麼是不該做的（以及你自己應該避免什麼）。
如果 Chegg 的失敗真的是不可避免的，那為什麼其他教育科技公司卻能在 AI 浪潮中如魚得水？最好的例子就是 Khan Academy（可汗學院）。
雖然嚴格來說兩者並不是直接競爭對手，因為 Chegg 更專注於輔導，而 Khan Academy 專注於線上課程。但從本質上看，它們的核心價值主張有許多相似之處。按理說，Khan Academy 應該面臨類似的挑戰，但事實卻完全不同。
根據 Prof G 播客（Scott Galloway 的財經商業節目）透露，Chegg 的領導層不僅沒有擁抱 AI，甚至沒有為 AI 分配預算（具體原因尚不清楚）。這與 Khan Academy 的策略完全相反。
Khan Academy 是 OpenAI 的早期重要合作伙伴之一。他們早早地與 OpenAI 合作，將 GPT-4 和 GPT-4o 深度整合到自己的線上平臺中。他們的創始人甚至還參與了 OpenAI 的多個官方演示。
正如前參議員 James E. Watson 曾說過：“如果打不過他們，那就加入他們。” Khan Academy 的領導層很早就看到了威脅的來臨，沒有把頭埋進沙子裡，而是選擇了擁抱 AI。
那麼，Chegg 的案例是否意味著將會有更多公司因為 AI 而成為歷史？雖然確實會有一些公司失敗，也可以列舉出一些行業或企業面臨的風險，但我認為，AI 的真正意義並不是“毀滅者”。
從 Chegg 的故事中，我們應該得到的教訓是：雖然有些公司確實更容易受到 AI 的衝擊，但最大的失敗原因，是將 AI 視為敵人，而不是將其視為可以用來增強個人或公司能力的工具。
當某件事不可避免時，最好的方法就是學會利用它。然而，大多數人並沒有以這種方式看待 AI。事實上，我已經聽膩了那些說 AI 會毀掉某家公司或某些工作的言論。
我討厭這種說法，因為它讓 AI 看起來像是敵人，彷彿它真能完全取代工作或公司，而這基本上是錯誤的。更糟糕的是，這種說法讓人忽視了一個更重要的事實：在 AI 時代，你的競爭對手不是 AI，而是那些會使用 AI 的人。
同樣，在 AI 時代，企業的競爭對手也不是所謂的“AI 公司”，而是那些比你更快、更全面地採用 AI 的老對手或新創公司。
人類的工作和公司不會因為 AI 而消失，而是會發生變化。AI 真正的威脅（或者說優點，視角不同）是通縮效應——它會讓競爭變得更容易。當新的玩家用更低的成本提供類似服務時，老牌公司將不得不降低自己的成本。
舉個例子，如果你的公司將 30% 的預算花在客戶服務上，而 Klarna 宣佈他們三分之二的客戶服務已經由 AI 處理，預計 2024 年因此增加 4000 萬美元的利潤，同時客服成本可能只有你的十分之一。你說誰會更有競爭力？
你可以選擇忽視 AI，但真正追趕上來的是那些領悟了 AI 價值，並快速降低成本的新興企業或適應能力更強的老對手，而你卻依然停留在 2000 年代的工作模式中。