대형 언어 모델이 복잡한 화용 추론 단계에서 드러내는 결함은 학계의 관심이 ‘대용량 데이터+약한 규칙’ 연구 경로에서 ‘소량 데이터+강한 규칙’ 연구 경로로 점차 이동하도록 만들었으며, 이 전환은 형식 화용론 성과의 보완적 지원을 긴급히 필요로 한다. 본 논문은 대형 언어 모델의 화용 추론 약점을 대상으로 형식 화용론을 통한 화용 추론의 형식화 모델링을 대응 전략으로 제안하고 두 영역의 이론적 연관을 탐구한다; 이어 대형 언어 모델의 화용 추론 능력 향상을 위한 형식 화용론 실천 방안을 중점으로, 화용 추론 과정의 형식화, 화용 추론 결과 해석 가능성, 화용 추론 모델의 계산 가능성 세 측면에서 형식 화용론이 대형 언어 모델을 지원하는 융합 발전 경로를 개괄하며, 형식 화용론이 대형 언어 모델을 대표하는 인공지능 연구개발에 지니는 가치와 의미를 제시함으로써 대형 언어 모델이 인간 사고를 이해하는 범용 인공지능으로 나아가도록 돕고자 한다.

형식 화용론; 화용 추론; 대형 언어 모델; 인공지능