Trong thập kỷ qua, sự phát triển nhanh chóng của công nghệ đã dẫn đến sự ra đời của trí tuệ nhân tạo tạo sinh (GenAI) và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Những tiến bộ này đã mở ra nhiều cơ hội mới trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả hệ thống thông tin địa lý (GIS) và khoa học địa lý (GeoScience). GenAI, với khả năng tạo ra nội dung mới và hiểu ngôn ngữ tự nhiên, đang dần thay đổi cách chúng ta tương tác và phân tích dữ liệu địa lý. Việc ứng dụng GenAI trong phân tích và trực quan hóa bản đồ hứa hẹn mang lại những đổi mới đột phá cho lĩnh vực GIS. Công nghệ này có thể cải thiện đáng kể khả năng xử lý, phân tích và diễn giải dữ liệu địa lý phức tạp, đồng thời giúp GIS trở nên thân thiện và dễ tiếp cận hơn đối với người dùng không chuyên. Điều này có thể mang lại những góc nhìn mới, đồng thời nâng cao hiệu quả ra quyết định trong các lĩnh vực như quy hoạch đô thị, quản lý tài nguyên và ứng phó thiên tai.

Mặc dù các công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) truyền thống đã được áp dụng trong GIS từ lâu, GenAI mang đến một cách tiếp cận đột phá với khả năng thích ứng linh hoạt cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm tự động tạo dữ liệu, mô hình hóa không gian, nâng cao phân tích địa lý, cũng như hiểu và sinh ngôn ngữ tự nhiên. Nhờ đó, GenAI mở ra những cơ hội mới trong tương tác với dữ liệu địa lý, giúp cải thiện cả tính chính xác và khả năng truy cập thông tin. Tuy nhiên, việc tích hợp GenAI vào GIS vẫn đặt ra nhiều thách thức, bao gồm độ chính xác và độ tin cậy của các mô hình trong bối cảnh địa lý, khả năng mở rộng các giải pháp GenAI, cũng như các vấn đề đạo đức liên quan đến việc sử dụng AI trong phân tích không gian. Một số nghiên cứu đã đề xuất các phương pháp nhằm khắc phục những hạn chế này. Chẳng hạn, Zhu và cộng sự đã phát triển một mô hình ngôn ngữ lớn có ràng buộc kiến thức về lũ lụt để tương tác với GIS, qua đó nâng cao nhận thức của cộng đồng về rủi ro thiên tai. Nghiên cứu của họ cho thấy rằng LLM có thể tạo ra thông tin chính xác về lũ lụt bằng cách tận dụng các thực thể và mối quan hệ trong đồ thị tri thức, qua đó góp phần nâng cao độ tin cậy của phân tích không gian địa lý dựa trên AI. Li và Ning đã giới thiệu khái niệm GIS tự trị, một hệ thống GIS tích hợp AI, khai thác khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, lập luận và lập trình của LLM để giải quyết các bài toán không gian. Nghiên cứu này đề xuất một hướng tiếp cận tiềm năng nhằm mở rộng khả năng ứng dụng GenAI trong GIS thông qua năm cấp độ tự trị: tự tạo, tự tổ chức, tự xác minh, tự thực thi và tự phát triển. Bên cạnh đó, Zhang và cộng sự đã giới thiệu GeoGPT - một trợ lý hỗ trợ xử lý các tác vụ địa không gian, trong khi Janowicz và cộng sự phát triển BB-GeoGPT - một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt cho phân tích địa không gian. Những nghiên cứu này cùng nhau minh chứng tiềm năng của việc tích hợp GenAI và LLM với GIS nhằm cải thiện độ chính xác, độ tin cậy và khả năng mở rộng trong phân tích và trực quan hóa dữ liệu không gian. Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu hiện nay vẫn tập trung vào khía cạnh kỹ thuật mà chưa đánh giá đầy đủ tác động thực tế của GenAI trong ứng dụng bản đồ và phân tích không gian địa lý.

Nghiên cứu được thực hiện dựa trên phương pháp PRISMA, phân tích các công trình khoa học được công bố trong giai đoạn 2014–2024, nhằm đảm bảo tính toàn diện và hệ thống. Các bài báo được lựa chọn từ nhiều cơ sở dữ liệu khoa học uy tín, sau đó được đánh giá để xác định các xu hướng nghiên cứu chính, cơ hội ứng dụng và những thách thức khi tích hợp GenAI vào GIS. Kết quả cho thấy trí tuệ nhân tạo tạo sinh chủ yếu được ứng dụng trong tạo bản đồ tự động, nhận diện mẫu không gian và dự đoán sự thay đổi địa lý. Bên cạnh những tiềm năng, nghiên cứu cũng xem xét các thách thức như chất lượng dữ liệu, khả năng giải thích mô hình và vấn đề đạo đức khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh vào phân tích không gian. Việc giải quyết những thách thức này sẽ giúp tối ưu hóa hiệu quả của trí tuệ nhân tạo tạo sinh, đồng thời đảm bảo tính chính xác và minh bạch trong các ứng dụng thực tế. Nghiên cứu này cung cấp cơ sở khoa học quan trọng cho các nghiên cứu tiếp theo và định hướng phát triên ứng dụng trong bối cảnh công nghệ đang thay đổi nhanh chóng.

Nhìn chung, GenAI có tiềm năng lớn trong việc nâng cao hiệu quả phân tích và trực quan hóa dữ liệu địa lý, góp phần hỗ trợ quá trình ra quyết định trong nhiều lĩnh vực quan trọng. Nghiên cứu này không chỉ cung cấp cái nhìn tổng quan về xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong bản đồ học và GIS, mà còn đặt nền tảng khoa học cho các nghiên cứu tiếp theo, hướng tới việc xây dựng các hệ thống phân tích địa lý thông minh, chính xác và hiệu quả hơn trong tương lai.