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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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“我从小跟姥姥姥爷长大，对身边的老人总会多看一眼，多问一句。老人跟年轻人不一样，他们很多都是非必要不出远门，看到他们，我也常常代入，我的姥姥姥爷如果出远门，能不能有人帮他们一把，他们能不能平安到站。”殷绎茹说。
三码必中三码必中一码澳大利亚格里菲斯大学团队利用名为激光剥蚀铀系成像（LA-U系）的替代方法，评估了苏拉威西岛南部的马罗斯-庞格普地区的一些最古老的洞穴画。这种方法利用激光与质谱耦合来分析碳酸钙样本的微小细节，从而计算出更准确的年龄。
