近年来，人工智能领域经历了飞速发展，尤其是大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）的兴起，为多个学科带来了深远的影响。化学作为一门以文本、数据和深度专业知识相结合的科学领域，也开始迎来与大型语言模型协作的新机遇。随着化学研究数据的逐渐数字化，以及学术论文、实验报告大量以自然语言形式存储，LLMs因其强大的语言处理和信息综合能力，被寄予厚望，希望能够辅助甚至替代人类化学家在知识理解和推理方面的部分工作。然而，当前的化学大型语言模型到底达到了怎样的水平？它们能否真正与人类专家相抗衡，甚至在某些领域超过专业化学家的表现？这是化学界和人工智能领域共同关注的热点问题。通过最新的系统性研究框架，我们得以窥见大型语言模型与化学专家在知识掌握、推理能力及化学直觉等方面的真实表现，为未来的模型改进和化学教育提供宝贵建议。大型语言模型的发展和特色大型语言模型以海量文本训练为基础，包括科学文献、教科书、数据库描述等，涵盖了极其丰富的化学信息。
这类模型因其“零样本”或“少样本”学习能力，被认为在面对大量未曾见过的问题时，仍具有一定的推理和解答能力。近年来，部分LLM如GPT-4已显示出惊人的自然语言理解和复杂问题解决能力，甚至在医学、法律等专业考试中表现出合格甚至优异的成绩。在化学领域，相关模型不仅在分子属性预测、反应结果推断上展示了潜力，结合外部工具如网络搜索、计算化学软件后，能执行更复杂的实验设计和数据分析。尽管如此，有研究质疑这些模型是否确实“理解”了化学知识，或者仅仅是“随机仿声”，即通过大量训练数据的统计规律复述已见过的内容。化学知识体系的复杂性和多样性给语言模型带来了独特挑战，尤其是涉及立体结构、分子对称性、光谱分析等需要空间几何和深度推理的问题。为了科学评估大型语言模型在化学领域的表现，研究人员开发了专门的基准测试框架，如ChemBench。
这一自动化框架收集了近三千道涵盖化学各类主题和技能要求的问答题，设计精密，涵盖知识记忆、逻辑推理、计算能力和化学直觉等维度。通过这些测试，能够全面地体现模型的综合实力及瓶颈。同时，实验团队邀请了多名资深化学专家进行相同测试，以求实现人与机器的公平对比，为模型能力的真实定位奠定基础。化学大型语言模型与专家的性能对比在ChemBench的评测中，最新最先进的语言模型表现出令人震惊的能力。尽管化学是一个需要高度专业知识和经验积累的学科，部分最强的LLMs在整体准确率上已经超过了参与测试的专业化学家平均水平，甚至部分情况下超越了表现最好的单个人类专家。这一现象充分体现了模型在记忆化学知识库和处理基础题目上的优势。
与此同时，模型在处理基础知识密集型问题时仍表现出不足，尤其是在需要外部专业数据库查询的场景下表现不佳。比如某些关于特定化学物质的毒性、安全性信息，模型无法有效追溯到最新和权威的数据库内容，导致回答错误或者过于自信。与之相比，人类专家尤其是经验丰富的化学家在查阅数据库和推理时则更加谨慎和准确。此外，模型在推理能力方面呈现出不均衡：针对需要多步骤逻辑推理、空间结构分析（如核磁共振峰数预测、异构体计数等）的题目，其表现并未达到顶尖人类水平。这体现了当前模型存在推理和结构理解的瓶颈。而专家则依赖于丰富的实验经验和空间想象能力，在此类问题具有明显优势。
化学教育与行业应用的启示这场人机对决的背后，是未来化学教育与科研方式的深刻变革。传统教育强调事实记忆和解题技巧，这些恰恰是大型语言模型的强项。随着模型在基础知识领域超过人类，化学教学需更加重视批判性思维和复杂推理能力的培养，帮助学生和研究者掌握独特的人类优势。同时，模型的不足也暴露了化学知识表现方式的多样性与复杂性难以完全用文本来描述。因此，结合专业数据库、实验数据以及多模态信息的集成式智能系统将是未来的重要发展方向。化学行业在应用大型语言模型时，也应充分认识模型的优势与风险。
模型可以用作高效的知识查询助手，自动化部分化学文献解读和实验设计工作，极大提高科研效率。然而，对于安全性、毒理学等高风险领域，需要人工审核与谨慎使用，以防误导带来的潜在危害。化学偏好识别问题也凸显模型尚难以替代人类在药物筛选和分子设计中基于直觉和经验的决策能力，而这往往是药物开发和催化剂设计的关键。未来化学语言模型的发展方向提升大型语言模型的化学表现，仍需要多方面努力。首先，丰富模型训练的化学专用语料库，涵盖最新的数据库信息和高质量的专业文献，将有助于增强模型对事实性知识的掌握。其次，发展融合符号推理与神经网络语言模型的混合架构，可能改善模型的复杂化学推理和结构理解能力，使其真正进入“理解”层面而非简单复述。
再次，加强模型对自身不确定性的估计能力，将提升其在科学场景下的可信度和安全性，避免盲目自信造成的风险。探索基于人类偏好训练的模型微调技术，也有望提升模型在化学优化和设计任务中的表现。此外，构建开放且可持续更新的评测平台，如ChemBench，能够推动模型不断迭代和透明评测，促进行业生态健康发展。综合来看，化学领域的语言模型研究正处于从数据驱动向知识驱动、从统计拟合到推理结合阶段的关键节点。结语大型语言模型在化学知识和推理能力方面展现出的强劲势头，为科学研究带来了前所未有的工具和思路。虽然目前仍存在某些明显的局限性和风险，但不可否认的是，未来化学家和人工智能的协同将极大地激发创新潜能，推动科学发现进入全新高度。
针对化学教育、数据规范及模型设计的持续优化，是实现此愿景的核心所在。随着技术不断演进，我们期待见证人机合作绘制出更加辉煌的化学科学蓝图。
