近年来，随着人工智能技术的飞速进步，大型语言模型（LLMs）在科学研究中的应用引起了广泛关注。尤其在化学领域，作为一门以语言和文字为主要信息载体的学科，LLMs的出现为知识整合、问题解答以及科研辅助带来了前所未有的机遇。然而，尽管这些模型拥有庞大的数据训练基础和极强的语言处理能力，它们是否真正具备与专业化学家相匹敌的化学知识和推理水平，仍然引发了热议。探讨LLMs与人类化学家在知识掌握和推理思维方面的差异，不仅有助于评估人工智能的现有能力，还能助推未来技术的优化和教育模式的革新。大型语言模型通过解析海量文本数据，积累了丰富的化学知识储备。它们能够理解化学名词、概念甚至复杂的反应机制，并基于训练语料中的信息，回答各类化学问题。
值得注意的是，这些模型往往超越了单纯的记忆，展示出一定程度的推理能力，例如通过已知反应条件预测可能的反应产物，或根据分子结构推断性质等。近期发布的ChemBench评测框架通过设计超过两千七百个涵盖化学各领域的问答对，系统地比较了多个顶尖大型语言模型的表现与专业化学家的水平。在该评测中，最优模型在答题正确率上甚至超过了化学专家的平均水平，这一结果在学术界引发了不小的震动。这证明先进的LLMs不仅仅是信息的简单复述者，部分具备了化学领域的“超人”能力。尽管如此，研究同时揭示出模型在一些基础但关键的任务上依然存在困难，比如对分子结构的深度理解和推断，以及在某些安全相关问题上的判断失误。此外，模型往往表现出过度自信，即使答案不正确，也难以给出合理的置信度评估，带来了实际应用中不可忽视的风险。
与此形成鲜明对比的是，经验丰富的化学家虽然可能在记忆大量细节信息上不及模型，但他们在复杂问题的多步推理、实验设计和安全意识方面展现出更灵活和谨慎的能力。人类专家可以结合多源信息、实验经验和直觉来做出判断，这一点目前的语言模型尚难完全模拟。此外，化学领域的许多问题并非仅靠文本资料能够完全解决，需要实际实验验证，这也是机器模型目前无法替代的优势。该研究还强调，目前的化学知识评测多集中在单项性质预测或多项选择题，难以全面反映模型的综合能力。ChemBench的设计包括开放式问答和涵盖知识、计算、直觉和推理的多技能问题，这使得评测更加贴近真实科研场景。通过对不同化学子领域的详细分析，还发现模型在有机化学、物理化学等传统板块表现较好，而在分析化学、化学安全和毒理学等领域则显著欠缺，这与其训练数据的覆盖度及模型处理多模态信息的能力直接相关。
面向未来，提升大型语言模型在化学领域的表现不仅需要在训练数据上拓展和专门化，还需要结合专用数据库和工具，如化学数据库查询、反应模拟软件等，实现模型与外部知识源的高效协同。此外，研究强调了化学教育应与时俱进。传统依赖死记硬背的教学模式在AI时代显得力不从心，更应注重培养学生的批判性思维和综合应用能力，学会与智能工具合作而非对抗。对模型而言，如何提升对自身回答的置信评估，避免误导用户，也是未来发展的重要方向。特别是在化学安全领域，错误的信息可能带来严重后果，模型的稳健性和可靠性必须得到加强。总结来看，大型语言模型在化学知识整合和问题解答方面展示了令人惊叹的潜力，部分场景下甚至能够超越专业化学家，推动化学研究的效率和范围拓展。
然而，它们仍存在理解深度、推理复杂性和自我认知不足等明显不足。专业化学家的经验、直觉和实验能力仍不可或缺。未来的研究应致力于开发混合智能系统，结合人类专家的洞察力与人工智能的规模优势，实现更为安全、精准和高效的化学知识服务。此类工作的成果不仅将推动学术界教学科研模式的变革，更有望在工业应用、药物研发及材料科学等多个领域产生深远影响。随着技术与方法的不断进步，化学与人工智能的融合前景令人期待。
