大規模言語モデルが複雑な語用的推論過程で露呈する欠陥は、学術界の関心を「ビッグデータ＋弱いルール」から「スモールデータ＋強いルール」への研究路線の転換に導いており、この転換は形式語用論の成果による支援を切望している。本稿は大規模言語モデルの語用的推論の弱点に対し、形式語用論による語用的推論の形式的モデリングを対策戦略として提案し、両者の理論的関連性を探る。また、大規模言語モデルの語用的推論能力向上を目指した形式語用論の実践的アプローチに注力し、語用的推論過程の形式化、語用的推論結果の説明可能性、語用的推論モデルの計算可能性の3つの側面から、形式語用論が大規模言語モデルを支援する融合的発展の道筋を描き、形式語用論が大規模言語モデルを代表する人工知能研究開発における価値と意義を示し、大規模言語モデルが人の心を理解する汎用人工知能へと進展することを目指す。

形式語用論;語用的推論;大規模言語モデル;人工知能