Die Fähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs), Bedeutung und Verstehen zu simulieren, hat in den letzten Jahren zu einer regen Debatte darüber geführt, inwiefern LLMs tatsächlich bedeutungsvolle Sprache generieren und diese verstehen. Bedeutungs- und Verstehensbegriff sind zugleich zentrale Konzepte der Kultur- und Geisteswissenschaften. Dementsprechend beteiligen sich auch viele traditionelle und digitale Geisteswissenschaftler:innen an der laufenden Debatte. So wurde 2023 auf einem Panel der DHd-Konferenz ein Zugang zu dieser Debatte präsentiert, der das Ziel hatte, durch theoretische Impulse eine präzisere Beschreibungssprache für die Digital Humanities (DH) zu schaffen, die dabei helfen sollte, die Unterschiede zwischen den Bedeutungsprozessen von Maschinen und Menschen herauszuarbeiten, um so die Anwendung von Künstlicher Intelligenz kritisch zu hinterfragen (Gengnagel et al. 2024). Während das Panel derartig eine geisteswissenschaftliche Kernkompetenz – die Begriffsanalyse – reaktivierte, um ordnend in die Diskussion einzugreifen, inwiefern LLMs bedeutungsvolle Sprache generieren und diese verstehen, folgte es zugleich der auch in der Natural-Language-Processing-Community weitverbreiteten Tendenz, besagte Fragen primär theoretisch zu verhandeln.