Große Sprachmodelle (LLMs) und Linguistik beschäftigen sich beide mit menschlichen Sprachen, aber die Beziehung zwischen den beiden Bereichen ist unklar. Während einige Forscher argumentieren, dass LLMs wertvolle Einblicke in das Sprachenlernen bieten, glauben andere, dass sie wenig zur Linguistik beitragen. Der Aufstieg der natürlichen Sprachverarbeitung und LLMs hat ein erneutes Interesse an rechnergestützten Sprachmodellen geweckt, mit Anwendungen von maschineller Übersetzung bis hin zur Impfstoffentwicklung. Die Debatte darüber, ob LLMs Sprache tatsächlich verstehen oder lediglich nachahmen, und ob ihr Kosten-Nutzen-Verhältnis gerechtfertigt ist, hält jedoch an.
Die Entwicklung leistungsstarker Tools wie LLMs beeinflusst das Feld der Linguistik, da sie Text generieren können, der leicht mit von Menschen geschriebenem Inhalt verwechselt werden kann. Allerdings sind LLMs zwar in der Lage, sinnvollen und zusammenhängenden Text zu erzeugen, ihnen fehlt jedoch funktionale Kompetenz, die Weltwissen und Pragmatik umfasst. Die Zukunft könnte dazu führen, dass LLMs sich noch weiter von der menschlichen Kognition entfernen, aber es besteht die Hoffnung, dass sie effektiv in zukünftiger linguistischer Forschung eingesetzt werden.