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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。
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“从早到晚就跟打仗一样。”何芙蕖每天的工作时间是早上8点半到下午5点半，如遇值班，要工作至晚上八九点，晚上10点要去查房，查完房还要回家写工作日志。此外，她还要负责家属联络工作，巡查院内卫生、财务核算等。
港澳台49图库免费资料正版首都经济贸易大学法学院教授翟业虎认为，对于基本信息保护，通常遵循合法、正当、必要和诚信原则等；而对敏感信息的保护则更为严格，一般必须获得信息主体本人的同意，未经同意则可能构成侵权。特别需要明确的是，车辆踪迹属于敏感信息范畴，其披露必须得到车主的同意，否则可能侵犯车主的隐私权。
