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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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“起初，馆长们觉得我就是一个‘小屁孩’，没把我留在馆里的想法当真。”欧冠葳说，在建馆的20多年中，馆长们看过太多人来来去去，自己也没想到会待这么久。“当时我把博物馆线下运营想得特别简单，以为几个月我就能安顿好。”然而，接下来的第一个“十一”假期，走进博物馆的观众屈指可数。他这才意识到，“事情比我想的复杂多了”。
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