近年来，大型语言模型（LLM）因其强大的自然语言处理能力和广泛的适应性，成为人工智能领域的焦点。在化学科学中，LLM的出现引起了极大的关注。化学作为一门高度专业且复杂的学科，涉及大量的知识点、实验数据和推理过程，而传统的机器学习模型往往局限于特定任务，对化学知识的理解和应用能力有限。相比之下，LLM通过海量文本数据的学习，表现出一定的跨任务泛化能力，能够对化学问题进行自然语言的理解和回答。这引发了化学界对其是否能替代甚至超过人类专家的一系列讨论。 一个重要的研究框架“ChemBench”被提出，用以系统评估大型语言模型在化学知识和推理能力方面的表现。
ChemBench包含超过2700组问答对，涵盖从基础化学知识到复杂推理的多个领域，既有选择题也有开放式问题。通过这一框架，不同的主流开源和闭源模型进行了全面测试，并与19位专业化学师的答题结果进行了对比。令人瞩目的是，部分先进模型的平均表现甚至超越了人类专家，显示出令人惊叹的化学能力。 然而，模型也展现出明显的局限性。首先，在基础知识的记忆和应用方面，模型并非总能表现理想，部分重要的化学事实未能准确复现，影响了回答质量。其次，模型在复杂推理任务，尤其是需要结合化学结构和实战经验进行判断的题目上表现欠佳。
例如，在核磁共振信号数目的预测中，模型仅取得了约22%的准确率，而人类专家表现较好。这样的差距表明，尽管大型语言模型能够理解和处理大量文本信息，但其对于分子结构的空间与电子关系理解仍有限，主要依赖已有的文本相似性而非深层推理。 此外，模型普遍存在过度自信的倾向，对回答的正确性缺乏有效评估。当被要求对自身回答的置信度进行估计时，其表现多半与实际正确率低度相关。甚至在涉及化学安全和毒性等关键领域时，错误答案往往伴随着高置信度，这对实际应用极具风险。相比之下，人类专家在面对不确定题目时往往更谨慎，这一差异提示构建可靠的化学AI助手，置信度的合理表达与不确定性管理尤为重要。
模型的表现也受限于训练数据的广度和深度。当前的模型主要基于公开文献和文本数据训练，而专业数据库如PubChem和GESTIS中包含了更为精准和权威的化学信息，但大多未被充分整合。这一缺陷限制了模型在知识密集型任务中的表现。未来，结合领域专用数据库的训练和推理能力，或能显著提升模型的化学知识覆盖和准确性。 工具增强型模型展现了新的发展前景。通过集成网络检索、计算工具和化学绘图软件，语言模型可以动态调用外部资源，提高回答的准确度和实用性。
这类“化学副驾驶”系统能够辅助研究人员快速获取信息，生成实验设计建议，甚至预测反应结果，极大提升科研效率与创新能力。但如何保证工具调用的合理性与结果的可信度，仍是亟待解决的挑战。 教育领域也受到影响。传统的化学教学和考核侧重知识记忆和习题训练，面对大型语言模型的兴起，这种方式的优势在下降。模型在标准考试题目上的优异表现反映出当前测试体系很难区分人类专家与算法的能力，呼唤教育内容和方法的革新，强调化学推理、批判性思维和实验技能的培养以适应新时代的需求。 人类化学专家依然在多方面发挥无可替代的作用。
专家不仅拥有深厚的理论知识，更具备理解实验环境、材料特性及安全规范的综合判断能力。面对复杂、有歧义的科研问题，专家能运用直觉和经验做出准确决策。同时，专家对模型输出进行监督和校正，是确保AI安全和有效应用的关键环节。 大型语言模型与人类专家的优势互补，构建协同工作模式，将成为未来化学研究的重要趋势。通过明确评价标准和持续改进，化学领域的AI系统有望不断进步，从而更好地支持科研人员，提高新材料和药物发现的速度和质量。 总结来看，大型语言模型已展现出超越普通化学师在某些任务上的能力，显示出强大的化学知识掌握和一定程度的推理能力，但其在知识精确性、复杂推理和自我评估方面仍存在显著不足。
通过更专业的数据训练、工具集成和人机协作机制，未来的化学AI系统必将更加智能和可靠，有望成为推动化学科学进步的有力助手。化学教育体系也需适应这一变革，培养具备深度推理和创新能力的新一代化学人才，迎接人工智能赋能的新时代。
