본 논문은 대규모 AI 모델이 언어와 문화의 다양성을 평균화하여 일반적인 표현으로 동질화하는 현상, 즉 "softmaxing culture"를 다루고 있다. 이는 AI 평가의 근본적인 과제이며, 문화 정렬을 위한 노력의 핵심이다. 기존의 기계 학습(ML) 및 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 접근 방식의 한계를 지적하며, 시스템 평가를 시작할 때 "문화란 무엇인가?"라는 질문 대신 "문화는 언제인가?"라는 질문으로 접근하고, 보편적인 문화적 요소를 특수한 것과의 관계 속에서 위치시켜야 한다는 두 가지 개념적 전환을 제안한다. 이를 통해 기술적 요구 사항을 넘어 문화의 복잡성에 더욱 민감하게 반응하는 평가 방식으로 나아가야 함을 주장한다.
