Ultimamente il Natural Language Processing (NLP) ha impressionato il grande pubblico con l’introduzione di sistemi di IA basati su grandi modelli generativi del linguaggio (Large Language Model o LLM) pre-addestrati, come ChatGPT e Bard, senza contare gli importanti miglioramenti dei sistemi di traduzione più avanzati come DeepL. Questi sistemi hanno impressionato non solo i non addetti ai lavori, ma anche i ricercatori, i quali hanno più volte sfoggiato il raggiungimento di “prestazioni sovrumane”. Al di là delle sensazioni condivise e dei risultati straordinari ottenuti in un gran numero di attività, in questo intervento si analizza lo scenario attuale con attenzione e spirito critico, evidenziando sia gli impieghi a portata di mano sia le esagerazioni degli entusiasti e, di conseguenza, i punti di debolezza e le aree di miglioramento.

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