随着人工智能技术的迅猛进步，大语言模型（LLM）正逐渐走入科学研究的前沿领域，尤其是在化学学科中表现出令人瞩目的能力。化学作为一门高度依赖知识积累和复杂推理的科学，长期以来需要依靠专家丰富的经验和缜密的逻辑思维来推进研究和应用。近年来，LLM因其强大的语言理解与生成能力，开始被用来解决传统化学研究中的各种难题，其表现逐渐接近甚至超越部分人类专家水平。面对这一趋势，科学界迫切需要系统评估大语言模型在化学领域的知识掌握与推理水平，以厘清其优势、局限及可能带来的挑战，并指导未来技术发展和教育模式的变革。 大语言模型通过对海量文本数据的训练，学习并积累了丰富的语言模式和隐含知识。对于化学领域而言，这些知识往往来源于大量的科学论文、教材、数据库及其他相关资料。
LLM能够从中抽取关键信息，整合并以人类可理解的语言形式进行表达，进而参与化学问题的求解。然而，化学作为一门高度技术性和实验性的学科，不仅仅依赖静态数据，更强调对分子结构、反应机理及实验条件的深入理解和逻辑推断。这就对LLM提出了极高的推理能力要求。 近期研究通过构建名为ChemBench的评价框架，系统地测试了主流大语言模型在化学领域的表现。ChemBench收集了超过2700组多样化的化学问答题，覆盖了从基础知识、复杂推理到化学直觉等多个维度，综合考察模型的知识储备和思维能力。参与评测的LLM包括多款开放源码与闭源系统，此外还邀请了多位化学领域的专家作为对比基准。
令人惊讶的是，部分大语言模型在整体表现上甚至超过了多数人类专家，显示出其在处理广泛化学问题时的强大信息整合与回答能力。 但是，深入分析揭示了模型存在的显著不足。首先，尽管模型在许多标准化及教材题目上表现优异，但在涉及化学结构细节推理、实验数据解读和安全性判断等方面仍显不足。例如，预测核磁共振谱信号数量、判断化合物拓扑对称性等需要空间和逻辑推导的问题，当前模型往往不能给出准确答案。这表明大语言模型目前多依赖于与训练数据相似度较高的内容回忆，而非真正理解和推理分子结构的本质。此外，模型对于化学安全和毒理学相关问题的回答往往不稳定，且缺乏足够的安全意识和风险判断能力，这在实际应用中可能带来潜在危害。
另一个关键问题是模型的自信度判断能力。研究发现，许多模型给出的答案虽有较高置信度，但实际准确率不匹配，尤其在难题和专业性强的问题上表现尤为明显。模型过于自信的预测容易误导用户，特别是非专家用户，这对化学安全和研究工作的可靠性产生挑战。因此，如何提升模型的可解释性和不确定性评估机制，成为确保其安全可靠应用的重点方向。 从全局视角看，模型的性能与其规模存在一定正相关关系，即模型参数越多、训练数据越丰富，其化学问答的准确率越高。但单纯扩大模型规模并不能完全解决结构推理和专业知识深度不足的问题。
为此，研究者建议融入特定的化学数据库和领域知识库，结合检索增强生成技术，提升模型的事实准确性和专业覆盖面。多模态信息融合，如结合分子图形、化学方程式、实验数据等多种表达形式，也被认为是未来提升化学领域LLM性能的关键手段。 这一技术进步对化学教育与科研实践产生深远影响。对于教育者而言，传统依赖背诵和机械计算的教学方法将面临挑战，因为模型在记忆与直接计算题目上表现出超越人类的优势。未来的化学教育需要更加注重培养学生的批判性思维、创新能力及数据解读技能，强调对模型输出的质疑和验证能力。科研人员也应借助模型作为智能助手，快速检索知识、辅助设计实验和分析结果，实现“人机协作”模式，从而极大提升研究效率和深度。
然而，与此同时也必须警惕人工智能技术可能带来的伦理和安全风险。LLM在化学领域的应用潜力带来了双刃剑的效果，一方面促进新材料、新药物的发现，另一方面存在被滥用设计有害物质的隐患。鉴于模型的高度自动化特性，制定相应的监管和伦理框架显得尤为重要，确保技术进步惠及社会同时防范潜在风险。 总结来看，大语言模型在化学知识掌握和推理能力上展现出了令人鼓舞的进展，部分模型已经能够在一定程度上超越人类专家的平均表现，对于化学研究和教育具有重要促进作用。但其对复杂结构推理和安全判断等核心能力的不足，提醒我们当前技术依旧存在显著改进空间。未来的研究应关注模型与领域知识的深度融合、提升模型的不确定性表达和可靠性，以及构建更加完善的评估体系。
伴随着人工智能与化学学科的不断交汇，我们有理由相信，智能化工具将成为助力化学家开拓未知领域的强大助手，同时也催生出全新的教学理念和科研范式，推动化学科学迈入智能时代。
