Riconoscere l’artificiale: l’improvvisazione dialogica umoristica negli esseri umani e negli LLM

Abstract degli autori

Proponiamo una metodologia per indagare le differenze tra linguaggio naturale e sintetico in un contesto impegnativo: il dialogo improvvisato umoristico. Il nostro assetto sperimentale confronta improvvisazioni comiche prodotte da esseri umani con dialoghi generati da LLM in un ambiente multi-agente da noi progettato. L’analisi combina misure linguistiche automatizzate con annotazioni manuali basate sulla linguistica sistemico-funzionale (SFL). I risultati mostrano che, sebbene gli LLM siano in grado di creare scene coerenti e creative, spesso non riescono a riprodurre caratteristiche fondamentali dell’interazione orale spontanea. Inoltre, le interazioni generate dagli LLM mostrano una forte tendenza alla cortesia e alle valutazioni positive, in contrasto con la più ampia varietà di atteggiamenti riscontrabile nell’improvvisazione umoristica umana. Le evidenze raccolte mettono in luce sia i punti di forza sia i limiti degli LLM attuali nel modellare l’umorismo dialogico e dimostrano il valore dell’integrazione tra teoria linguistica e metodi di NLP per analizzare il linguaggio generato dalle macchine.