In summa haben wir gezeigt, dass es möglich ist eine Sprachtheorie so zu modellieren und anschließend in Hinblick auf einen bestimmten Testkontext zu operationalisieren, dass die Resultate als Testdaten für diese Sprachtheorie hinreichen. Im Zuge unserer ersten Experimente haben wir festgestellt, dass eine solche Modellierung und Operationalisierung jedoch zahlreiche Fallstricke besitzt: So führt zum Beispiel eine vollständig automatisierte Testdatengenerierung auf Basis eines gegebenen Vokabulars mehrheitlich zu sinnlosen Sätzen, ebenso schränkt einen die Limitierung auf das in einem bestimmten Kontext gegebene Vokabular unnötig ein. Zudem hat im konkreten Fall Davidsons formallogische Orientierung den Annotierenden Probleme gemacht. Des Weiteren haben wir darauf verzichtet, die Input-Sequenzen so zu manipulieren, dass das LLM explizit dazu aufgefordert wird, einer bestimmten Sprachtheorie entsprechend zu handeln. Bei den hier durchgeführten Experimenten ging es uns nur darum, wie die LLMs ohne zusätzliche Informationen oder Prompt Engineering Strategien auf die ›Gelegenheitssätze‹ ›reagieren‹.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="6" target="ftn6" /> Zudem sollte im Weiteren untersucht werden, inwieweit andere Kontexte die Testdatenerstellung beeinflussen und ob beispielsweise ein Korpus von nicht-fiktionalen Texten andere Vorgehensweisen nötig macht.