L'articolo “Enhancing XAI Narratives through Multi-Narrative Refinement and Knowledge Distillation”, di Flavio Giorgi, Matteo Silvestri e Gabriele Tolomei del Dipartimento di Informatica, in collaborazione con Fabrizio Silvestri (DIAG) e Cesare Campagnano, ha ricevuto il Best Paper Award all'HCAI 2025 Workshop (Human-Centric AI: From Explainability and Trustworthiness to Actionable Ethics), co-locato con il convegno internazionale ACM CIKM 2025 a Seoul, Corea.

Il lavoro contribuisce ad avanzare un settore di ricerca estremamente promettente nel campo dell'Explainable AI centrata sull'uomo, con l'obiettivo di rendere le spiegazioni dei modelli di IA più accessibili, interpretabili e utili in contesti pratici e critici. Gli autori propongono una nuova pipeline che sfrutta modelli linguistici di grandi e piccole dimensioni (LLMs/SLMs) per generare narrazioni coerenti in linguaggio naturale a partire da spiegazioni controfattuali per modelli predittivi che operano su dati tabellari.