对于一家以知识产权为基础的公司而言，规模化会带来一种熟悉的矛盾。迪士尼需要制作并发行各种格式、面向多种受众的内容，同时还要严格把控版权、安全性和品牌一致性。生成式人工智能虽然承诺速度和灵活性，但若使用不当，则可能造成法律、创意和运营方面的阻碍。
迪士尼与 OpenAI 的协议表明，一个拥有大量知识产权的大型组织正在尝试通过将人工智能置于其操作系统内部，而不是将其视为一项附属实验来解决这种紧张关系。
根据协议，迪士尼将成为OpenAI的授权合作伙伴和主要企业客户。OpenAI的视频模型Sora将能够使用一组迪士尼拥有的角色和场景，生成用户提示的短视频。此外，迪士尼还将使用OpenAI的API构建内部工具和新的用户体验，包括与Disney+的集成。该公司还将在内部部署ChatGPT供员工使用。
机制比视觉效果更重要。迪士尼并未向用户开放其内容库以供无限制创作。授权协议排除了演员肖像和声音的使用，限制了可使用的素材，并实施了安全和适龄性方面的控制。实际上，这使得生成式人工智能成为一个受限的制作层——它能够生成多样化的内容和数量，但受到监管的制约。
人工智能融入现有工作流程
企业人工智能项目中一个常见的失败模式是分离。工具运行在实际工作发生的系统之外，非但没有简化流程，反而增加了步骤。迪士尼的做法则体现了一种更为务实的模式：将人工智能部署在已经做出决策的地方。
在消费者方面，人工智能生成的内容将通过 Disney+ 平台呈现，而不是通过独立的实验项目。在企业方面，员工可以通过 API 和标准化助手访问人工智能，而不是使用各种零散的临时工具。这减少了摩擦，并使人工智能的使用情况可观察和管理。
这意味着组织架构上的调整。迪士尼将生成式人工智能视为一种横向能力——更接近于平台服务而非创意插件。这种框架使得跨团队扩展应用更加容易，同时又不会增加风险。
无需增加员工人数即可实现变革
Sora 许可协议专注于基于预先批准素材制作的短视频内容。这种限制是刻意为之。在实际生产环境中，大部分成本并非在于创意构思，而在于生成可用的各种版本、审核这些版本以及将它们推进分发流程。
通过在既定的素材库内实现提示驱动的生成，迪士尼可以在不增加人工制作或审核工作量的前提下，降低实验和粉丝互动的边际成本。最终产出的并非一部完整的影片，而是可控的素材，可用于市场营销、社交媒体和互动工作流程。
这反映了一种更广泛的企业模式：人工智能只有在缩短从意图到可用输出的路径时才能获得地位，而不是在创建独立成果时才能获得地位。
API 优于点工具
除了内容生成之外，该协议还将OpenAI的模型定位为构建模块。迪士尼计划使用API来开发新产品和内部工具，而不是仅仅依赖现成的接口。
这一点至关重要，因为企业级人工智能项目常常在集成方面遇到瓶颈。团队需要花费大量时间在不同系统间复制输出结果，或者调整通用工具以适应内部流程。API 级别的访问权限使迪士尼能够将人工智能直接嵌入到产品逻辑、员工工作流程和现有记录系统中。
实际上，人工智能成为了工具之间的连接纽带，而不是员工必须学习如何绕过的另一个层面。
将生产力与激励机制相结合
迪士尼对OpenAI的10亿美元股权投资，与其说是估值信号，不如说是运营信号。它表明迪士尼预期人工智能的应用将成为一种持续且核心的趋势，而非可有可无或实验性的。
对于大型组织而言，如果人工智能工具与经济效益脱节，那么人工智能投资就会失败。人工智能涉及诸多方面，包括直接影响收入的领域（例如 Disney+ 的用户互动）、成本结构（例如内容多样性和内部生产力）以及长期平台战略。这种一致性能够提高人工智能融入标准规划周期而非作为可自由支配的创新支出的可能性。
自动化降低了规模的脆弱性
人工智能的大规模应用会放大微小的失误。迪士尼和OpenAI强调知识产权、有害内容和滥用等方面的安全保障，这并非出于价值观的考量，而是出于规模化发展的需要。
围绕安全和权限管理的强大自动化功能减少了人工干预的需求，并支持一致的执法力度。与其他行业的欺诈检测或内容审核一样，这种运行型人工智能在发挥作用时并不引人注目，但它能使增长更加稳健。
企业领导者的启示
- 将人工智能嵌入到现有工作流程中。迪士尼的目标是产品和员工工作流程，而不是一个独立的人工智能沙盒。
- 先限制规模，再扩展规模。明确的资产集和排除项使部署在高风险环境中成为可能。
- 使用 API 可以减少摩擦。集成比模型新颖性更重要。
- 尽早将人工智能与经济学联系起来。只有当生产力提升与收入和成本结构挂钩时，才能真正实现生产力提升。
- 将安全视为基础设施。自动化和控制是规模化的先决条件，而不是事后考虑的因素。
迪士尼的特定资产独一无二，但其运营模式并非如此。企业人工智能的价值在于，它被设计成组织核心机制的一部分——受到有效管理、整合和评估——而不是仅仅作为展示模型生成成果的平台。
