الملخص:
تتناول هذه الدراسة كيفية تعزيز الذكاء الاصطناعي في الدراسات اللغوية من خلال تطبيق المناهج القائمة على الدراسات و الابحات اللغوية. وتسلط الضوء على الكفاءة والأتمتة وقدرات تحليل البيانات اللغوية. كما انها تبين كيف تُستخدم أدوات محددة قائمة على الذكاء الاصطناعي، مثل Voyant Tools, CLAWS POS Tagger, Sketch Engine LLiAD Corpus, ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل GPT-4. تشير النتائج إلى أن أدوات الدراسات و الابحاث اللغوية المدمجة مع الذكاء الاصطناعي تعزز بشكل كبير قدرات البحث و خاصة بيئات البيانات واسعة النطاق ،توفر الأدوات المستخدمة مثل Sketch Engine التعرف على الأنماط وتفسيرها، مما يحول دور الباحث من مُرمِّز بيانات إلى مُفسِّر لها. علاوة على ذلك، تبرز الدراسة المكاسب الأكاديمية لدمج الذكاء الاصطناعي، مثل تحسين سرعة المعالجة، وزيادة دقة الترميز، والقدرة على التعامل مع المدخلات اللغوية متعددة اللغات وغير القياسية. ومع ذلك، فإنها تقيِّم أيضًا بشكل نقدي القيود، بما في ذلك انحياز البيانات، ونقص الشفافية، وخطر تقليص التحليل البشري النقدي. تستنتج الدراسة إلى أن التكامل المتوازن بين أدوات الذكاء الاصطناعي والخبرة اللغوية التقليدية يُمثل المسار الأكثر وعدًا لتعزيز البحث القائم على المدونات اللغوية. كما تؤكد على أهمية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في إطار أخلاقي وصارم أكاديميًا لتعظيم فوائدها دون المساس بنزاهة البحث اللغوي.
