Методологічні виклики штучного інтелекту в політичній науці: епістемологічний аналіз

Abstract

The article examines the main challenges of applying artificial intelligence (AI) in political science. The author explains how new technologies influence traditional methods of studying politics and the difficulties this creates for researchers. The study aims to clarify AI`s potential and limitations as a tool in political science, identify key areas for improving research methods, and outline prospects for combining traditional approaches with new algorithmic techniques. It takes a philosophical approach to analyzing methodological issues, using methods of conceptual analysis and comparing traditional and digital political science approaches. An interdisciplinary approach is employed, integrating tools from political theory, philosophy of science, and epistemology. Special attention is given to issues related to verifying the reliability of algorithmic conclusions and interpreting results from machine learning. Five major methodological challenges are identified: verifying and interpreting algorithmic results, combining qualitative and quantitative methods, establishing causal relationships through algorithms, understanding the temporal and contextual limits of machine learning, and addressing ethical concerns related to the automation of political analysis. The conclusion is that AI introduces a new reality for political science that requires developing innovative verification techniques and hybrid research methods. Effectively utilizing AI does not mean replacing traditional methods, but instead creatively blending them with algorithmic techniques. Incorporating AI into political science calls for rethinking core principles and establishing new standards of scientific reliability. Developing hybrid methodologies that combine human judgment with machine analysis is essential to maintaining scientific rigor and practical relevance in the digital age.

У статті досліджено основні проблеми, які виникають під час використання штучного інтелекту (ШІ) в політичній науці, та вплив нових технологій на традиційні методи вивчення політики та труднощі, які виникають у звʼязку з цим у дослідників. Мета роботи – з’ясувати можливості та обмеження ШІ як інструменту політичної науки, виявити головні напрями покращення дослідницьких методів та окреслити перспективи поєднання традиційних підходів із новими алгоритмічними технологіями. Дослідження базується на філософському підході до аналізу методологічних проблем та використовує методи концептуального аналізу й порівняння традиційних і цифрових методів політичної науки. Застосовано міждисциплінарний підхід, який поєднує інструментарій політичної теорії, філософії науки та теорії пізнання. Особлива увага приділяється проблемам перевірки достовірності алгоритмічних висновків та складнощам інтерпретації результатів машинного навчання. Виявлено п’ять ключових методологічних викликів: проблеми перевірки та тлумачення алгоритмічних результатів, труднощі поєднання якісних і кількісних підходів, складності встановлення причинно-наслідкових зв’язків алгоритмічними методами, часові та контекстуальні обмеження машинного навчання, а також етичні проблеми автоматизації політичного аналізу. Встановлено, що ШІ створює нову реальність для політичної науки, яка потребує розробки інноваційних процедур перевірки та гібридних методологічних підходів. Показано, що ефективне використання ШІ вимагає не заміни традиційних методів, а їх творчого поєднання з алгоритмічними підходами. Інтеграція ШІ у політичну науку потребує переосмислення основ дисципліни та розробки нових стандартів наукової достовірності. Формування гібридних методологій, що поєднують людське судження з машинним аналізом, є ключовою умовою для збереження наукової строгості та практичної користі політичних досліджень у цифрову епоху.