Дослідження присвячено аналізу епістемологічних та методологічних викликів, що виникають при інтеграції штучного інтелекту (ШІ) у політичну науку. Розкрито відмінності між технічною та семантичною валідацією алгоритмічних результатів, розкомплектовано проблему підміни каузальності статистичними кореляціями. Обґрунтовано необхідність переходу від класичних підходів до гібридних методологій, що поєднують обчислювальну потужність машинного навчання із контекстуальним та ціннісним аналізом дослідника-людини.

Abstract. The study examines the epistemological and methodological challenges that arise when integrating artificial intelligence (AI) into political science. It distinguishes between technical and semantic validation of algorithmic results and analyzes the issue of replacing causality with statistical correlations. The necessity of transitioning from traditional approaches to hybrid methodologies that combine machine learning's computational power with contextual and value-based human analysis is substantiated.