eh, sono in parte d'accordo con te Giacomo, ma se entriamo nel tema "semantica" non ne usciamo più... :-)

Per molti, la semantica del linguaggio è semantica distribuzionale. 
Tra i più autorevoli sostenitori ci sono 2 amici italiani, Marco Baroni e Alessandro Lenci, che nel 2020 hanno vinto il Test-of-Time Award della Association for Computational Linguistics per il loro paper del 2010 “Distributional Memory: A General Framework for Corpus-Based Semantics” pubblicato nella rivista internazionale Computational Linguistics (2010). 
Devo anche ricordare che il prof Attardi è stato tra i primi a lavorare sulle reti neurali.
C'erano delle buone premesse in Italia, poi evidentemente qualcosa è andato storto . 

AB




On Fri, May 8, 2026 at 2:31 PM Giacomo Tesio via nexa <nexa@server-nexa.polito.it> wrote:
Ciao Andrea,

8 Mag 2026 12:57:21 Andrea Bolioli via nexa <nexa@server-nexa.polito.it>:

> In generale, nei sistemi GenAI ci sono componenti preponderanti di neural networks
> ma anche componenti software deterministice.

L'importante è ricordare che la relazione fra output e input è statistica, non semantica.

In altri termini, l'output di un LLM cui è stato richiesto un riassunto non
corrisponderà ad una sintesi del testo da riassumere, ma ad una sequenza di
parole correlata statisticamente
a quelle del documento come lo erano
nei testi compressi nel LLM.

Un tale output può essere utile[1], come dice Stefano, solo quando è consumato da un
essere umano che ha già letto il testo da riassumere: usato come bozza di partenza
da ripulire e integrare prima di condividerla con altri esseri umani.

Ma usare tale output senza leggere il testo da riassumere significa non avere idea
di cosa ci sia scritto.


Giacomo
[1] "utile" qui in senso lato: l'utilità al netto dei costi (economici, ecologici, etc)
    rimane molto negativa.