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　　　　由于这些主体性概念无法将生成式人工智能适切地纳入，生成式人工智能的出现再次催生了我们对主体性概念的理解转变。通过语言生成驱动的交互能力，生成式人工智能挑战了传统依赖意向性的主体性。在个体性边界的界定上，生成式人工智能的边界往往由其训练数据集定义，这些数据集的海量和不断变化使得生成式人工智能的个体性难以界定，挑战了传统关于个体性和主体性的明确界限。因为大语言模型在预训练过程中需要不断从新的数据中学习和适应，所以其个体性边界在不断变化的数据流中会变得模糊，不具有传统主体性的个体性界限。同时，生成式人工智能在与人类的交互过程中具有自主识别人类意图和回应的能力，因此，其自主性更多地体现在其与人类交互的能力上，而不是其作为一个独立个体的特定内在能力。这些挑战要求我们重新审视主体性的传统概念，主体性更应视为一种基于交互的、潜在的行动能力，而非仅仅依赖于个体内在属性的孤立的行动能力。

“小丽，小丽，请放一段《朝阳沟》。”家住河北省石家庄市的宋丽霞话音刚落，房间里随即响起一段气韵嘹亮的戏曲声。自打家里来了“小丽”，68岁的她生活里增添了不少乐趣。“以前想在网上找段戏曲或评书，经常搜索半天也得不到想要的结果。现在只要告诉“小丽”一声，想看什么，大多数时候都能满足。”

　　　　在休学到复学的全流程中发挥“医教协同”的作用，广州已有先例。以广州市天河区为例，崔丹曾撰文介绍天河区针对休学学生的“一体三维四柱”危机干预网络模型，“四柱”指的是学校、家庭、社区及医院共同参与。比如，天河区邀请医学专家入校，为学生家庭提供教育建议和医学指导，医学专家为学生制订个性化心理干预方案，为学生及家长提供医学建议。