ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება ქართული სამხედრო ტერმინოლოგიური ნეოლოგიზმების დეფინიციათა შემუშავებისთვის (რუსეთ-უკრაინის ომის კონტექსტში)

ყოველ ახალ შეიარაღებულ კონფლიქტს თან ახლავს ახალი ტექნოლოგიების განვითარება, რაც თავის მხრივ, იწვევს ენაში ახალი ტერმინოლოგიური ერთეულების შექმნას ან მანამდე არსებული ტერმინების გააქტიურებას. რუსეთ-უკრაინის ომმა, რომელიც სამხედრო ექსპერტებმა უკვე შეაფასეს, როგორც ახალი თაობის საომარი მოქმედებები (Sorge 2023), გამოიწვია დრონებთან დაკავშირებული ტერმინების სწრაფი შემოდინება ქართულ სამხედრო დარგობრივ ენაში. ქართული ტერმინის დრონი პირველადმა ანალიზმა გამოავლინა, რომ აღნიშნული ტერმინი არ დასტურდება არცერთ არსებულ ქართულ სამხედრო ლექსიკონებში (2010, 2017). გარდა ამისა, ქართული საერთო ენის კორპუსების ანალიზმა გვიჩვენა, რომ აღნიშნული ტერმინი ენაში ამ ბოლო წლებში გაჩნდა . აღნიშნული ფაქტი კი მეტყველებს ქართული ენისათვის დრონებთან დაკავშირებული ტერმინების ნეონიმურ ე.ი ტერმინოლოგიური ნეოლოგიზმების სტატუსზე (Cabre 1999: 205; ISO 1087:2019).

იმის გათვალისწინებით, რომ დრონებთან დაკავშირებული ტერმინოლოგია არ დასტურდება ამჟამად არსებულ ქართულ სამხედრო ლექსიკონებში და აგრეთვე, მიმდინარე შეიარაღებული კონფლიქტის მნიშვნელობიდან გამომდინარე საქართველოსთვის, როგორც ნატოს სტრატეგიული პარტნიორისთვის, აუცილებელი ხდება ამ ტერმინების ანალიზი, განმარტება და ლექსიკონების განახლებულ ვერსიებში მათი დოკუმენტირება. ერთ-ერთი მნიშვნელოვანი კომპონენტი ტერმინოლოგიური სიტყვა-სტატიების შედგენის პროცესში სწორი დეფინიციების შემუშავებაა. აღსანიშნავია, რომ ამ მიმართულებით მზარდია ინტერესი დიდი ენობრივი მოდელებისა და ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებისადმი სხვადასხვა ლექსიკოგრაფიული თუ ტერმინოლოგიური ამოცანების გადასაჭრელად (Lew 2023; Wild 2024; Sabanés and Cunha 2025). წინამდებარე ფაქტმა გამოიწვია ჩვენი კვლევითი ინტერესი ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებისადმი ქართული სამხედრო ტერმინების დეფინიციათა შესადგენად.

შემდგომი ანალიზისათვის კორპუსიდან შევარჩიეთ 10 დრონთან დაკავშირებული ქართული სამხედრო მრავალსიტყვიანი ტერმინი ინგლისურ ეკვივალენტებთან ერთად. წინამდებარე ტერმინები ამოვიღეთ რუსეთ-უკრაინის ომის კონტექსტში შექმნილი სამხედრო ანალიტიკური და საინფორმაციო ბლოგების საფუძველზე შედგენილი ინგლისური და ქართული დარგობრივი შედარებითი კორპუსებიდან (MiliCorpEng, MiliCorpKa), რომელიც სადოქტორო კვლევის ფარგლებში შეიქმნა. ტერმინების შერჩევის ძირითად კრიტერიუმებს წარმოადგენდა მათი არარსებობა არსებულ სამხედრო ლექსიკონებში და ბოლოდროინდელი გამოყენება კორპუსებში (2014 წლიდან). ამ მიზნით გამოვიყენეთ ქართული საერთო ენის ორი ვებკორპუსი: KaWak 2013, რომელიც მოიცავს ინტერნეტიდან შეგროვებულ ტექსტებს 2013 წლამდე და „არანეას“ ქართული საერთო ენის შედარებითი კორპუსი, რომელიც შედგება 2014 წლიდან შეგროვებული ინტერნეტტექსტებისაგან და მათ შორის, მოიცავს უახლეს 2023-2024 წლების ტექსტებს რუსეთ-უკრაინის ომის თემატიკაზე. შესაბამისად, ტერმინოლოგიური ნეოლოგიზმების შერჩევის მთავარ კრიტერიუმებად განვსაზღვრეთ მათი არარსებობა ლექსიკონში და ბოლოდროინდელი გამოყენება „არანეას“ ქართული ენის კორპუსში.

იმისათვის, რომ შეგვეფასებინა ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით შექმნილი დეფინიციების ეფექტიანობა, ჩავატარეთ შედარებითი ანალიზი რამდენიმე ცნობილი დიდი ენობრივი მოდელის გამოყენებით, როგორიცაა ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google DeepMind), Claude (Anthropic), Grok (X) და DeepSeek. წინამდებარე მოხსენებაში, ჩვენ წარმოვადგენთ ხელოვნური ინტელექტისთვის მიცემული სხვადასხვა დავალების „პრომპტის“ ექსპერიმენტის შედეგებს და შევაფასებთ სხვადასხვა მოდელის მიერ შემოთავაზებულ პასუხებს. აგრეთვე, გავაანალიზებთ ტერმინოლოგის მიერ მიღებული პასუხების რედაქტირებისა და მიმოხილვის პროცესის მასშტაბებსა და მნიშვნელობას.

წინამდებარე კვლევა აქტუალურია ელეტრონულ ლექსიკოგრაფიაში ტერმინოლოგების მუშაობისათვის ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების პოტენციალის კვლევის კუთხით, განსაკუთრებით ისეთი მწირი რესურსების მქონე ენისათვის, როგორიც ქართულია. მოველით, რომ კვლევის შედეგები სამომავლოდ შესაძლებელია გამოყენებულ იქნეს ქართულ დარგობრივ ლექსიკოგრაფიულ მუშაობაში სხვადასხვა ტერმინოლოგიური ამოცანის გადასაჭრელად, მათ შორის, ქართულ ენაზე ტერმინოლოგიური დეფინიციების შემუშავებისათვის.