The Future is already here: Navigating the New Frontiers of Digital Scholarly Editing in an Age of HTR and AI

Abstract

This article explores the evolving landscape of digital scholarly editing, focusing especially on the impact for scholarly editing of recent advancements in Artificial Intelligence (AI) and Handwritten Text Recognition (HTR) as a transformative technology that significantly accelerates the transcription of historical documents and promises to expand access to archives that were previously accessible only in person by those with palaeographic training. However, the article argues for caution against uncritical adoption of AI in scholarly editing workflows, emphasising the crucial role of human editors in ensuring accuracy, addressing inherent biases, and maintaining a human-centred approach to digital scholarship. The article investigates both the potential and limitations of AI in scholarly tasks such as Named Entity Recognition (NER), text parsing, collation of multiple witnesses, analysis of allusion and re-use and document summarisation, arguing for a collaborative model where human expertise complements, rather than is replaced by, AI tools. The article advocates for a thoughtful integration of AI into scholarly workflows, prioritising accuracy, transparency, and the preservation of essential editorial judgement.Este artículo explora el panorama en evolución de la edición filológica digital, centrándose especialmente en el impacto que tienen para la edición académica los recientes avances en Inteligencia Artificial (IA) y Reconocimiento de Texto Manuscrito (HTR) como una tecnología transformadora que acelera significativamente la transcripción de documentos históricos y promete ampliar el acceso a archivos que antes sólo eran accesibles en persona por aquellos con formación paleográfica. No obstante, el artículo aboga por la cautela frente a la adopción acrítica de la IA en los flujos de trabajo de edición académica, haciendo hincapié en el papel crucial de los editores humanos a la hora de garantizar la precisión, abordar los sesgos inherentes y mantener un enfoque centrado en el ser humano en la filología digital. El artículo investiga tanto el potencial como las limitaciones de la IA en tareas académicas como el reconocimiento de entidades nombradas (NER), el análisis sintáctico de textos, el cotejo de múltiples testigos, el análisis de alusiones y reutilización y el resumen de documentos, abogando por un modelo colaborativo en el que la experiencia humana complemente a las herramientas de IA, en lugar de sustituirlas. El artículo aboga por una integración meditada de la IA en los flujos de trabajo académicos, dando prioridad a la precisión, la transparencia y la preservación del juicio editorial esencial