この論文は、生成型人工知能（GenAI）と大規模言語モデル（LLM）の開発、機能、アプリケーションの包括的な分析を提供し、研究と教育への影響に焦点を当てています。人工知能（AI）から機械学習（ML）、深層学習（DL）を経て、現代生成システムの基盤を構成する変圧器アーキテクチャまで、概念的な発展過程を追跡します。プロンプト戦略、ワード埋め込み、確率的サンプリング方法（温度、top-k、top-p）などの技術的側面と自律エージェントの出現を一緒に検討し、これらの要素が生み出す機会と限界とリスクを一緒に考慮します。論文は、アイデア構想と文献レビューから研究設計、データ収集、分析、解釈、伝播まで、研究プロセス全体にわたるGenAIの統合を批判的に評価します。特に地理学的研究に注目していますが、議論はより広い学術的文脈に広がっています。また、講義や授業の設計、教育の伝達、評価、フィードバックなど、GenAIの教育的応用についても取り上げ、地理教育を事例研究として提示しています。 GenAIが提起する倫理的、社会的、環境的問題、すなわち偏向、知的財産権、ガバナンス、責任感の問題とLLMの環境的影響と緩和のための新興技術戦略を重点的に分析します。最後に、継続的な採用、規制、潜在的な削減シナリオなど、GenAIの短期および長期的な将来を検討します。学術的実践と教育的文脈の両方にGenAIを配置することによって、本研究はGenAIの変革的可能性と社会的責任の批判的議論に貢献します。
