Оцінка впливу штучного інтелекту на автоматизовані лінгвістичні процеси та мовну адаптацію

Abstract

У сучасному світі стрімкий розвиток цифрових технологій і глобалізаційні процеси підвищують значущість автоматизованих лінгвістичних систем, які вже виконують не тільки допоміжну функцію, а й формують нові стандарти мовної адаптації, безпосередньо впливаючи на ефективність комунікації та освітні практики. При цьому використання штучного інтелекту (далі – ШІ) у цій сфері надає широкі можливості для оптимізації перекладу й редагування текстів. Водночас це висуває перед наукою низку важливих завдань, зокрема необхідність оцінити, наскільки сучасні технології впливають на ефективність комунікації та чи здатні вони враховувати культурні й семантичні особливості мовних контекстів. Відповідно, посилюваний попит на інструменти, які забезпечують не лише технічну точність, а й адекватність стилю та змісту, підкреслює актуальність цього дослідження. Метою статті є оцінювання впливу ШІ на автоматизовані лінгвістичні процеси та визначення перспектив його інтеграції в мовну адаптацію з урахуванням сучасних комунікативних потреб. У процесі дослідження застосовано методи порівняльного аналізу традиційних і ШI-орієнтованих підходів, а також систематизації наукових даних та моделювання можливих сценаріїв інтеграції. З’ясовано, що ШІ активно використовується в перекладі, семантичному аналізі, редагуванні, а також у культурній адаптації текстів. При цьому традиційні методи характеризуються високою точністю, але поступаються в масштабованості, тоді як ШІ забезпечує швидкість і продуктивність, хоча нерідко призводить до втрати семантичної адекватності. Доведено, що найефективнішим виявився комбінований підхід, де алгоритмічна обробка поєднується з людським контролем. У статті наведено сфери застосування ШІ в лінгвістичних процесах, здійснено порівняльну характеристику традиційних методів та ШI-методів у мовній адаптації, а також запропоновано модель інтеграції ШІ в процес мовної адаптації. У висновках підсумовано, що інтеграція ШІ в мовну адаптацію створює умови для якісно нового рівня обробки текстів. Водночас для повноцінної реалізації цього потенціалу необхідно вдосконалити механізми оцінювання результатів, зменшити ризик упередженості моделей та враховувати культурні чинники комунікації. Дослідження підтвердило, що поєднання можливостей ШІ та людського досвіду не лише підвищує ефективність автоматизованих лінгвістичних процесів, але й відкриває перспективи створення гібридних систем, у яких взаємодія технології та людини формує нову парадигму мовної адаптації. In today’s world, the rapid development of digital technologies and globalization processes are increasing the importance of automated linguistic systems, which are no longer just an auxiliary tool but are shaping new standards of language adaptation, directly affecting the effectiveness of communication and educational practices. At the same time, the use of artificial intelligence (hereinafter referred to as AI) in this field provides ample opportunities for optimizing translation and text editing. However, this poses a number of important challenges for science, in particular the need to assess the extent to which modern technologies affect the effectiveness of communication and whether they are capable of taking into account the cultural and semantic features of linguistic contexts. Accordingly, the growing demand for tools that ensure not only technical accuracy but also adequacy of style and content underscores the relevance of this study. The purpose of the article is to assess the impact of AI on automated linguistic processes and to determine the prospects for its integration into language adaptation, taking into account modern communication needs. The study uses methods of comparative analysis of traditional and AI-oriented approaches, as well as systematization of scientific data and modeling of possible integration scenarios. It has been found that AI is actively used in translation, semantic analysis, editing, and cultural adaptation of texts. At the same time, traditional methods are characterized by high accuracy but are inferior in scalability, while AI provides speed and productivity, although it often leads to a loss of semantic adequacy. It has been proven that the most effective approach is a combined one, where algorithmic processing is combined with human control. The article presents the areas of application of AI in linguistic processes, provides a comparative description of traditional methods and AI methods in language adaptation, and proposes a model for integrating AI into the language adaptation process. The conclusions summarize that the integration of AI into language adaptation creates conditions for a qualitatively new level of text processing. At the same time, in order to fully realize this potential, it is necessary to improve the mechanisms for evaluating results, reduce the risk of model bias, and take into account cultural factors of communication. The study confirmed that combining the capabilities of AI and human experience not only increases the efficiency of automated linguistic processes, but also opens up prospects for the creation of hybrid systems in which the interaction between technology and humans forms a new paradigm of language adaptation.