본 논문은 생성형 인공지능(GenAI)과 대규모 언어 모델(LLM)의 개발, 기능, 응용에 대한 포괄적인 분석을 제공하며, 연구 및 교육에 미치는 영향에 중점을 둡니다. 인공지능(AI)에서 기계학습(ML), 심층학습(DL)을 거쳐 현대 생성 시스템의 기반을 구성하는 트랜스포머 아키텍처까지 개념적 발전 과정을 추적합니다. 프롬프팅 전략, 워드 임베딩, 확률적 샘플링 방법(온도, top-k, top-p)과 같은 기술적 측면과 자율 에이전트의 출현을 함께 검토하며, 이러한 요소들이 만들어내는 기회와 한계 및 위험을 함께 고려합니다. 논문은 아이디어 구상 및 문헌 검토에서부터 연구 설계, 데이터 수집, 분석, 해석 및 전파에 이르기까지 연구 과정 전반에 걸친 GenAI의 통합을 비판적으로 평가합니다. 특히 지리학 연구에 대한 관심을 기울이지만, 논의는 더 넓은 학문적 맥락으로 확장됩니다. 또한 강의 및 수업 설계, 교육 전달, 평가 및 피드백을 포함하는 GenAI의 교육적 응용에 대해서도 다루며, 지리 교육을 사례 연구로 제시합니다. GenAI가 제기하는 윤리적, 사회적, 환경적 문제, 즉 편향, 지적 재산권, 거버넌스, 책임감 문제와 LLM의 환경적 영향 및 완화를 위한 신흥 기술 전략을 중점적으로 분석합니다. 마지막으로 지속적인 채택, 규제 및 잠재적 감소 시나리오를 포함하여 GenAI의 단기 및 장기적 미래를 고려합니다. 학문적 실천과 교육적 맥락 모두에서 GenAI를 위치시킴으로써, 본 연구는 GenAI의 변혁적 잠재력과 사회적 책임에 대한 비판적 논의에 기여합니다.
