Abstract: Leif Weatherby’s Language Machines: Cultural AI and the End of Remainder Humanism (2025) addresses the theoretical situation produced by the diffusion of large language models since late 2022. This review reconstructs the book’s central argument and extends it in two directions. The first part follows Weatherby’s diagnosis of “remainder humanism,” the reflex by which humanities theorists withdraw a human core from the synthetic generator, locating meaning in whatever territory computation has so far failed to occupy. Against this stance, Weatherby proposes a return to European structuralism as the theoretical framework best suited to account for computational artefacts that generate fluent text without an intentional subject. The second part examines the book’s technical heart, where the attention mechanism of the transformer is read as the implementation of Roman Jakobson’s poetic function, with the model’s value matrix figuring as a “poetic heat map” of differential values. The review also notes a substantial omission in Weatherby’s mapping of competing frameworks — the Wittgensteinian and inferentialist tradition running through Sellars and Brandom. The third part takes up Weatherby’s political claim that LLMs constitute the first quantitative measure of ideology and brings it into conversation with Claudio Paolucci’s notion of “simulacra of enunciation,” arguing that the two converge on a productive semiotic account of generative AI as the surface at which contemporary subjectivity and ideology are articulated. The review closes with a proposal for future research at the intersection of semiotics and mechanistic interpretability, taking the recently identified “Assistant Axis” in transformer activation space as a concrete case–study at which the technical and semiotic analysis of machinic enunciation might be jointly developed. Il libro di Leif Weatherby Language Machines: Cultural AI and the End of Remainder Humanism (2025) affronta la situazione teorica generata dalla diffusione dei modelli linguistici di grandi dimensioni a partire dalla fine del 2022. Questa recensione ricostruisce l’argomentazione centrale del libro e la sviluppa in due direzioni.
La prima parte segue la diagnosi di Weatherby relativa all’«umanesimo residuale», ovvero quel riflesso con cui i teorici delle discipline umanistiche estraggono un nucleo umano dal generatore sintetico, individuando il significato in qualunque territorio che il calcolo non è ancora riuscito a occupare. Contro questa posizione, Weatherby propone un ritorno allo strutturalismo europeo come quadro teorico più adatto a rendere conto degli artefatti computazionali che generano testi fluenti senza un soggetto intenzionale. La seconda parte esamina il cuore tecnico del libro, dove il meccanismo di attenzione del Transformer viene interpretato come l’attuazione della funzione poetica di Roman Jakobson, con la matrice dei valori del modello che funge da “mappa termica poetica” dei valori differenziali. La recensione rileva inoltre una sostanziale omissione nella mappatura di Weatherby dei quadri concettuali concorrenti: la tradizione wittgensteiniana e inferenzialista che attraversa Sellars e Brandom. La terza parte riprende la tesi politica di Weatherby secondo cui i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) costituiscono la prima misura quantitativa dell’ideologia e la mette in dialogo con la nozione di Claudio Paolucci di «simulacri dell’enunciazione», sostenendo che le due convergono in una interpretazione semiotica produttiva dell’IA generativa come superficie in cui si articolano la soggettività e l’ideologia contemporanee. La recensione si conclude con una proposta di ricerca futura all’intersezione tra semiotica e interpretabilità meccanicistica, prendendo come caso di studio concreto l’«asse assistente» (Assistant Axis) recentemente identificato nello spazio di attivazione dei transformer, in cui l’analisi tecnica e semiotica dell’enunciazione della macchina potrebbe essere sviluppata congiuntamente. Keywords: Large language models, Structuralism, Generative AI, Interpretability, Semiotics Parole chiave: Modelli linguistici di grandi dimensioni, Strutturalismo, IA generativa, Interpretabilità, Semiotica