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　　　　但是，将AI整合到精准医疗中目前仍存在一些挑战。例如，确保数据的质量和代表性，解决与AI使用相关的道德问题，以及如何将AI工具集成到现有的医疗保健系统中。在这个过程中，研究机构、医疗系统和技术公司之间的密切合作，对于推进AI驱动的精准医疗至关重要。（本报驻德国记者 李 山）

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。

　　　　中国青年报客户端讯（中青报·中青网记者 樊未晨）记者从中国教育和科研计算机网获悉，当地时间11月6日，在爱尔兰都柏林举行的第121届IETF大会上，国际互联网协会将2024年度乔纳森·波斯塔尔奖（Jonathan Postel Award）授予清华大学李星教授，以表彰他为全球互联网技术发展作出的杰出贡献。