論文の概要: The Role of Open-Source LLMs in Shaping the Future of GeoAI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17833v1
- Date: Thu, 24 Apr 2025 13:20:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.533874
- Title: The Role of Open-Source LLMs in Shaping the Future of GeoAI
- Title（参考訳）: GeoAI の未来形成におけるオープンソース LLM の役割
- Authors: Xiao Huang, Zhengzhong Tu, Xinyue Ye, Michael Goodchild,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は地理空間人工知能(GeoAI)を変換している
本稿では,このトランスフォーメーションにおけるオープンソースパラダイムの役割について考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.083173173865491
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) are transforming geospatial artificial intelligence (GeoAI), offering new capabilities in data processing, spatial analysis, and decision support. This paper examines the open-source paradigm's pivotal role in this transformation. While proprietary LLMs offer accessibility, they often limit the customization, interoperability, and transparency vital for specialized geospatial tasks. Conversely, open-source alternatives significantly advance Geographic Information Science (GIScience) by fostering greater adaptability, reproducibility, and community-driven innovation. Open frameworks empower researchers to tailor solutions, integrate cutting-edge methodologies (e.g., reinforcement learning, advanced spatial indexing), and align with FAIR principles. However, the growing reliance on any LLM necessitates careful consideration of security vulnerabilities, ethical risks, and robust governance for AI-generated geospatial outputs. Ongoing debates on accessibility, regulation, and misuse underscore the critical need for responsible AI development strategies. This paper argues that GIScience advances best not through a single model type, but by cultivating a diverse, interoperable ecosystem combining open-source foundations for innovation, bespoke geospatial models, and interdisciplinary collaboration. By critically evaluating the opportunities and challenges of open-source LLMs within the broader GeoAI landscape, this work contributes to a nuanced discourse on leveraging AI to effectively advance spatial research, policy, and decision-making in an equitable, sustainable, and scientifically rigorous manner.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は地理空間人工知能(GeoAI)を変換し、データ処理、空間分析、意思決定支援に新たな機能を提供する。
本稿では,このトランスフォーメーションにおけるオープンソースパラダイムの役割について考察する。
プロプライエタリなLCMはアクセシビリティを提供するが、特殊な地理空間的タスクに不可欠なカスタマイズ、相互運用性、透明性を制限していることが多い。
逆に、オープンソースの代替手段は、より適応性、再現性、およびコミュニティ主導のイノベーションを促進することによって、地理情報科学(GIScience)を著しく進歩させる。
オープンフレームワークにより、研究者はソリューションをカスタマイズし、最先端の方法論(強化学習、高度な空間インデックス作成など)を統合し、FAIR原則と整合することが可能になる。
しかし、LLMへの依存度の増加は、セキュリティの脆弱性、倫理的リスク、AI生成した地理空間出力の堅牢なガバナンスを慎重に考慮する必要がある。
アクセシビリティ、規制、誤用に関する議論は、AI開発戦略の責任を負う必要性を浮き彫りにしている。
本稿では、GIScienceは単一のモデルタイプではなく、イノベーションのためのオープンソース基盤、地空間モデル、学際的コラボレーションを組み合わせた多種多様な相互運用可能なエコシステムを育むことによって、最善を尽くすと主張している。
広義のGeoAIランドスケープにおけるオープンソースLLMの機会と課題を批判的に評価することにより、この研究は、空間研究、政策、意思決定を公平で持続的で科学的に厳密な方法で効果的に進めるためにAIを活用するという、微妙な談話に寄与する。
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