Katta til modellarining raqamli kriminalistikadagi imkoniyatlari, muammolari va rivojlanish istiqbollari

Ushbu maqolada generativ sun'iy intellekt, xususan katta til modellari (LLM) va raqamli kriminalistikaning kesishuv nuqtasi tizimli tahlil qilinadi. DFRWS (Digital Forensic Research Workshop - Raqamli Kriminalistika Tadqiqotlari Seminari) jarayon modelining oltita bosqichi — identifikatsiya, saqlash, yig'ish, tekshirish, tahlil va taqdim etish — asosida LLM'larning kriminalistik ish jarayoniga integratsiyalashuvining uchta strategik nuqtasi: tekshirish bosqichida ma'lumotlarni aniqlash, tahlil bosqichida dalilni tahlil qilish va taqdim etish bosqichida dalilni hujjatlashtirish batafsil yoritiladi. Maqolada tahdidlarni aniqlash, xotira kriminalistikasi, mobil kriminalistika, bulutli kriminalistika, parol tahlili va bilim grafiklariga asoslangan yondashuvlar kabi ixtisoslashtirilgan yo'nalishlarda erishilgan aniqlik ko'rsatkichlari (85 foizdan 98 foizgacha) keltiriladi. Shu bilan birga, LLM'larning ehtimoliy tabiati bilan kriminalistikaning deterministik talablari o'rtasidagi tub ziddiyat, gallyutsinatsiya (mavjud bo‘lmagan ma’lumotlarni o‘ylab topish) xavfi, kontekst oynasi cheklovlari, standartlashtirilgan baholash metodologiyasining yetishmasligi va huquqiy qabul qilinish muammolari tahlil qilinadi. Xalqaro (Yevropa, Rossiya, AQSh, Xitoy, Yaponiya, Singapur) va milliy (O'zbekiston) kontekstga tayangan holda, sohaning kelajakdagi ilmiy-metodologik yo'nalishlari belgilanadi.