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科学家们注意到，蝙蝠似乎特别偏好在那些声学信息更加丰富的区域飞行。这样的地方通常会提供更多的回声反馈，帮助它们更好地理解周围环境。而在寻找归途的过程中，蝙蝠会展现出一种独特的飞行模式：先是进行一些曲折的飞行，似乎是在确认自己的位置；接着，就会做出判断，调整路线径直朝家的方向飞去。这表明，这些小家伙实际上是在大脑中构建了一个属于它们自己的“声学地图”，并利用这个地图来进行导航。
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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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