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“所以我调整了我做事情（的方向）。现在我正在与每个省份合作，试图与负责教育的副省长取得联系。他们是关键的人，可以让我与大学的人取得联系。”他认为，“各省有很多好大学，里面有世界级的老师，他们确实有很好的教师，但他们需要帮助。顶尖大学的教师往往能说一口流利的英语，这样他们就可以看看世界上的大学正在教什么，并带回最好的内容。但是一旦你走出顶尖大学，会发现很多教师不会说英语，他们需要中文的材料。”
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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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