Doctor of Political Sciences, Professor, Professor of the Department of Political Institutions and Applied Political Research, St. Petersburg State University; Professor of the Department of Social Technologies, Northwestern Institute of Management - Branch of the Russian Academy of National Economy and Public Administration
доктор политических наук, профессор, профессор кафедры политических институтов и прикладных политических исследований, Санкт-Петербургский государственный университет; профессор кафедры социальных технологий, Северо-Западный институт управления - филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации
In modern political science research, increased attention is being paid to the analysis of the possibilities and limitations of using artificial intelligence (AI). The evolution of AI methods from neural networks to generative artificial intelligence (AGI) models is considered. The author systematizes the main AI tools for political analysis: machine learning, deep learning, neural networks of various architectures, natural language processing (NLP). An overview of software platforms for collecting, processing and visualizing political data is presented. Key thematic areas of AI application are highlighted: electoral research, political discourse analysis, international relations and geopolitics studies, public administration. The capabilities of the NLP method for sentiment analysis, topic modeling and extraction of main ideas from political texts are outlined. The author not only emphasizes the advantages of using AI in political analysis (automation, reducing research time, new forecasting capabilities), but also shows the risks and limitations: technical vulnerabilities of models, the phenomenon of “AI hallucinations”, bias of algorithms, problems of transparency and the ability to interpret results, ethical and legal challenges. The position of “cautious optimism” is substantiated, which assumes the effective use of AI while maintaining systematic analysis, norms of critical reflection, ethical principles and maintaining the professional competencies of a political scientist. The conclusion is drawn about the need for the responsible use of AI in political research, mastery of modern digital analytics tools and the mandatory retention of skills in traditional methods of studying the sphere of politics.
В современных политологических исследованиях все большее внимание уделяется анализу возможностей и ограничений использования искусственного интеллекта (ИИ). Автором рассмотрена эволюция методов ИИ от нейросетей к генеративным моделям искусственного интеллекта (AGI). Систематизированы основные инструменты ИИ для политического анализа: машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети различных архитектур, обработка естественного языка (NLP). Представлен обзор программных платформ для сбора, обработки и визуализации политических данных. Выделены ключевые тематические направления применения ИИ: электоральные исследования, анализ политического дискурса, исследования международных отношений и геополитики, государственное управление. Обозначены возможности метода NLP для анализа тональности, тематического моделирования и извлечения основных идей из политических текстов. В исследовании не только подчеркнуты достоинства использования ИИ в политическом анализе (автоматизация, уменьшение времени на исследование, новые возможности прогнозирования), но и показаны риски и ограничения: технические уязвимости моделей, феномен «галлюцинаций ИИ», предвзятость алгоритмов, проблемы прозрачности и возможности интерпретации результатов, этические и правовые вызовы. Обоснована позиция «осторожного оптимизма», предполагающая эффективное использование ИИ при соблюдении системности анализа, норм критической рефлексии, этических принципов и сохранении профессиональных компетенций политолога. Сделан вывод о необходимости ответственного применения ИИ в политических исследованиях, овладения современными инструментами цифровой аналитики и обязательного сохранения навыков традиционных методов изучения сферы политики.