Yapay zekâ destekli sistemler, bilhassa büyük dil modelleri, dilin yapısal özelliklerini son derece yüksek doğrulukla taklit etmeye başladı. Ancak kültürel bağlamların inceliklerini kavramaları hususunda hâlen sınırlılıklar söz konusudur. Bu noksanlık yalnızca teknik bir mesele değildir; çünkü doğası gereği veriyle tam manasıyla temsil edilmesi pek de mümkün olmayan kültürün çözümlenebilmesi için yaşama dokunan gerçek tecrübelerin edinilmesi gerekir.
Bir toplumda belirli bir söz üzerinden ima edilen durum, bir jestin çağrıştırdığı tarihsel bağlam ya da gündelik dildeki ironinin analiz edilmesi çoğunlukla örtük bilgilere dayanır. Söz konusu örtük bilgiler, bireylerin toplumsallaşma süreçleri boyunca doğal biçimde edindikleri ve kuralları açıkça tanımlanmayan bir düzeni meydana getirir. Yapay zekâ sistemleri ise bu çok katmanlı düzeni veriye dayalı dolaylı yollarla öğrenmeye çalışır. Bu noktada iki temel sorunla karşılaşıldığı söylenebilir. Birincisi, veri temsillerindeki eşitsizliklerdir. Kültürler dijital mecralarda simetrik biçimde yer almaz; baskın kültürleri besleyen içerikler daha çok üretilir ve dolaşıma girer. Böylece algoritmaların eğitiminde daha etkili hâle gelirler. Bu durum kültürel temsilde bir ağırlık kaymasına yol açar ve modellerin bazı kültürlere uyum sağlarken diğerlerini yetersiz temsil etmelerine neden olur. Yani yapay zekâ sistemleri, veri yoğunluğu yüksek kültürlerin normlarına doğru bir eğilim gösterirken diğerlerini ıskalamış olur. İkincisi, kültürel bağlam ve niyetlerin öğrenilmesinin güçlüğüdür. Dil modelleri semantik ve sentaktik ilişkileri başarılı bir şekilde çözümleyebilir; ama kültürel gerçeklik gramere indirgenemez. Bu tür bağlamlar, aktörler arasındaki güç dinamiklerine, ortak deneyimlere ve tarihselliğe dayanır. Yapay zekânın tüm bunları yalnızca metin istatistiklerinden elde etmesi en azından bugün için pek mümkün görünmemektedir.
Yapay zekânın kültürel bağlamı anlama kapasitesi gelişmeye devam etse de, kültürün deneyimsel, ilişkisel ve tarihsel doğası bu potansiyelin yapısal olarak sınırlı kalmasına yol açmaktadır. Bu nedenle yapay zekâ sistemlerinin kültürel bağlamı sağlıklı biçimde yorumlayabilmesi, yalnızca daha fazla veriyle değil; aynı zamanda siyaset, sosyoloji, iletişim ve kültürel antropoloji gibi farklı disiplinlerden gelen kuramsal çerçevelerin ve araştırma yöntemlerinin teknik modellere sistematik biçimde entegre edilmesiyle mümkün olabilir.