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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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在此基础上，《南方都市报》的《“AI公务员”上岗，人工智能伦理问题要处理好》一文考虑到了“AI公务员”可能面临的应用界限。由于目前的大模型AI仍然存在幻觉，保证AI输出的准确性十分必要。所谓幻觉，是指AI生成看似合理但实际上不准确或虚假的信息。作者在文章中提出了一个问题：“IT部门作为后台支持部门，能承担政务部门的责任吗？该承担政务部门的责任吗？”要避免实际应用中政府部门内部互相“甩锅”，就要划分责任，为AI在政务活动中的应用厘清边界。
2025年新澳门免费精准资料翻过达坂后，转场的队伍到了山下的松林，这里的积雪没有那么厚，但要穿过一条条冰河和结冰的山路才能继续向前。为了防止牲畜摔倒，大家要先把危险路段的冰清理掉，再撒上土防滑，才能让马和羊通过。即使这样，依然有一只羊的腿受了伤，简单包扎后才继续上路。
