The application of artificial intelligence (AI) in scientific research is becoming increasingly widespread, offering significant potential to enhance the efficiency of researcher work and improve the quality of research. This study examines the role of artificial intelligence in research, with particular attention to literature search and analysis (Tolner et al., 2023), data processing and evaluation (Bessenyei, 2020), and content generation (Szűts & Námesztovszki, 2023). Employing the method of hermeneutic analysis (Bos & Tarnai, 1999), we explore the opportunities that AI offers in these areas, while also presenting the associated challenges and ethical considerations. Our results demonstrate that AI can lead to significant time savings and increased efficiency, as well as aid in the discovery of complex patterns. However, it is important to consider the limitations of AI, such as the lack of deeper understanding, potential biases, and questions regarding the reliability of generated content. The study concludes that artificial intelligence does not replace the human researcher, but rather functions as a knowledge support tool (Z. Karvalics, 2024), the responsible and ethical application of which is crucial to ensure scientific progress.

A mesterséges intelligencia (MI) alkalmazása a tudományos kutatásban egyre inkább elterjed, jelentős potenciált kínálva a kutatói munka hatékonyságának növelésében és a kutatások minőségének javításában. Ez a tanulmány a mesterséges intelligencia kutatásban betöltött szerepét vizsgálja, különös tekintettel a szakirodalom keresésére és elemzésére (Tolner et al., 2023), az adatok feldolgozására és értékelésére (Bessenyei, 2020), valamint a tartalomgenerálásra (Szűts és Námesztovszki, 2023). A hermeneutikus analízis (Bos és Tarnai, 1999) módszerét alkalmazva feltárásra kerül, hogy az MI milyen lehetőségeket kínál ezeken a területeken, miközben bemutatásra kerül a területhez a kapcsolódó kihívások és etikai meg-fontolások. Az eredményeink azt mutatják, hogy az MI jelentős időmegtakarítást és hatékonyságnövekedést eredményezhet, valamint segíthet a komplex mintázatok feltárásában. Ugyanakkor fontos figyelembe venni az MI korlátait, mint például a mélyebb megértés hiányát, a potenciális torzításokat és a generált tartalmak megbízhatóságával kapcsolatos kérdéseket. A tanulmány konklúziója szerint a mesterséges intelligencia nem helyettesíti a humán kutatót, hanem egy tudástámogató eszközként funkcionál (Z. Karvalics, 2024), amelynek felelős és etikus alkalmazása kulcsfontosságú a tudományos fejlődés biztosításához.