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“我小时候就在这个馆里训练，我对这里再熟悉不过，我在这里练了10年，那时我坐在这里看外国人比赛，看外国人拿冠军、创造纪录，我就想以后有一天，我也要在这里拿冠军、创造纪录。今天我做到了。我把我的纪录留在这里，这是一件非常骄傲的事。”2月8日中午，黑龙江省冰上训练中心速滑馆，以1分45秒85破亚洲纪录并夺得本届亚冬会速度滑冰男子1500米冠军的宁忠岩，实现了儿时的梦，但旧地重游的他看上去并未太过激动，表情上甚至没有他描述得那么骄傲。毕竟对优秀运动员而言，亚冬会冠军只是前往冬奥会冲击金牌的必然阶梯：“在家门口作战，把金牌留在这里是应该的，通过亚冬会的检验，我感觉自己比以前成熟了。我的长远目标还是明年米兰冬奥会，接下来我要做的就是稳扎稳打，备战米兰冬奥会。”
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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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