¿Hacia dónde va la psicología del desarrollo lingüístico?

Los Modelos de Lenguaje Grande (MLGs; p. ej., GPT-n) han atraído la atención de muchos psicolingüistas que ven potencial en ellos para soluciones novedosas a problemas antiguos. Este artículo sostiene que, hasta ahora, los MLGs no han sugerido ninguna solución nueva, sino que simplemente parecen hacerlo por el mero hecho de su tamaño y opacidad (tanto como modelo, como producto). En el ámbito del aprendizaje de palabras en situaciones diversas, enfrenta los mismos problemas que los "modelos globales" de larga data al dar cuenta de la rapidez y la naturaleza de bajos recursos de la adquisición del lenguaje. En el campo de la semántica, se encuentra con problemas en gran medida similares a las teorías conceptuales existentes. En ninguno de los casos parece representar un verdadero cambio, y por lo tanto, apostar todo a los MLGs es arriesgado. Además, hay algunos problemas básicos que la "doble opacidad" de tales modelos introduce en la interpretabilidad de los resultados en cualquier dominio. Este artículo concluye argumentando que estos riesgos vienen con un costo inmediato, y por lo tanto no debemos verlos como "máquinas de conocimiento gratuitas" sino más bien tener en cuenta dichos costos al decidir si realizar investigaciones con MLGs.