大規模言語モデル（LLM）が日常生活からビジネスまでを席巻する2026年、言葉を扱う技術は加速度的に進化を続けている。しかし、どれほど巨大なパラメータを持つAIであっても、人間が日常的に行っている「意味の理解」や「論理の跳躍」を真に再現できているのかという問いは、なお解決されていない。
この議論の中核において、計算言語学の知見を持つ作家としての眼差しが極めて重要な示唆を与える。機械が確率的に単語を予測するプロセスと、人間が脳内で構文を組み上げ文脈を読み解く営みとの決定的な隔たり。先端の人工知能産業が直面するこの「意味論の壁」に対して、言語学の基礎理論から本質を突き渡す分析は、AI開発者から人文学者まで幅広い層から熱い注目を集めている。
