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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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“太空水漂”的最大风险是第一次穿越大气层。在这个过程中,大气一方面要提供阻力降低返回器的速度;另一方面要提供升力,让返回器在适当降速后能够顺利跃起,按规划路径精准返回。指挥嫦娥六号返回器完成这一高难度动作的,是中国航天科技集团五院502所研制的制导导航与控制(GNC)系统。研制团队开展了大量模拟飞行试验,模拟了上千万条飞行路线,以确保任务万无一失。
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