随着人工智能技术的迅猛发展，大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）在多个领域展现出惊人的能力。尤其是在化学领域，这些模型不仅能够理解和处理复杂的化学文本信息，还开始被用于设计和执行化学实验、预测分子性质等任务。近年来，针对大型语言模型的化学知识和推理能力的系统性评估成为学术界关注的热点，科学家们希望通过比较这些模型与人类化学专家的表现，深入揭示它们的优势与局限。 大型语言模型的兴起基于深度学习和海量文本数据训练，其通过预测下一个词语实现语言的生成和理解。这种基于海量数据的训练方式使得它们在某些专业领域的问题回答上呈现出人类专家难以匹敌的效率和准确度。在医学、法律、金融等领域已有突破性进展，在化学领域，研究人员则试图验证这些模型是否具备真正理解化学概念、处理复杂推理及应用化学直觉的能力。
近期发表在权威期刊Nature Chemistry上的一项具有里程碑意义的研究，建立了名为ChemBench的评价框架，系统地评估了多达2700多个化学问题的回答表现。这些问题涵盖从基础化学知识到更高阶的推理和计算，在主题上涵盖有机化学、无机化学、分析化学、化学安全、毒理学等多个细分领域。通过将顶尖的开源和闭源大型语言模型与19名资深人类化学专家的表现进行对比，研究给出了令人振奋的结果。 总体来看，一些领先的大型语言模型在化学问题的回答上已超过了参与测试的人类专家平均水平，甚至在某些指标上接近或超越了表现最好的化学专家。特别是在基础知识类题目中，模型表现尤为突出，显示出其在记忆和再现化学事实方面具有显著优势。这也印证了大型语言模型在信息整合和快速检索方面的强大能力。
然而，模型在处理需要多步推理、结构解析和应用化学直觉的复杂题目时仍显不足。比如，在分析化学中对核磁共振（NMR）信号数量的判断，模型准确率明显低于专家。人类专家可以结合分子结构图形和经验直觉推断，而模型主要依赖文本和分子简式表达，缺乏深层的分子空间理解能力。 研究发现，模型对不同化学领域的问题表现参差不齐。在有机化学和技术化学等领域，表现较好；而在化学安全、毒性预测等专业应用领域则相对薄弱。同时，模型并不能有效判断自己回答的准确性，常常给出高置信度却错误的答案。
这种过度自信对实际应用产生潜在风险，特别是在安全相关问题中，错误信息可能带来严重后果。相较之下，人类专家虽然信息检索速度较慢，但能更谨慎地评估问题难度和答案可信度。 在化学偏好判断任务中，模型未能展现与专家一致的选择倾向。化学偏好涉及化合物筛选和药物发现等关键环节，专家基于丰富的经验和项目背景作出偏好决定。模型在此类主观性和依赖上下文的判断中，表现接近随机，表明当前技术难以捕捉化学直觉的细微差别。这既反映了大型语言模型在理解个性化偏好上的局限，也提示未来可通过偏好微调等方法提升其辅助设计能力。
此外，规模对模型表现的影响依然显著，模型参数量越大，整体表现也愈发优异。这与其他领域的经验一致，表明大规模模型训练在提高化学知识掌握和推理能力方面具备潜力。尽管如此，单纯规模扩展并不是万能，模型仍需整合更专业的化学数据库、结构知识以及实验数据，以弥补纯文本学习的不足。 ChemBench框架的设计创新之处在于兼顾多样化的题型，包括多项选择和开放性问答，反映了现实中化学教育和研究的多样需求。模型需要在计算、知识、推理和直觉四大维度表现均衡，方能胜任实际科研辅助。框架支持对分子结构信息进行特殊格式化处理，让模型能区分分子描述数据与自然语言，提高理解效率。
同时，框架的开放性和可扩展性，为后续评测和模型改进提供便利。 化学教育因此迎来新的挑战和机遇。传统以记忆和标准解题为核心的教学模式，面临被大型语言模型超越的风险。未来教育需要更加强调批判性思维、多步骤推理和实验设计能力培养，教育评估体系也应随之升级。此外，辅助教学的智能copilot系统可基于ChemBench框架开发，帮助学生快速理解复杂知识点，优化学习路径。 在科研应用层面，虽然大型语言模型已经展现出超越部分专家的解题能力，但其不可避免的错误和过度自信提醒我们，仍需谨慎引入。
将模型与专业数据库、实验工具整合的多模态系统可能是实现真正可靠化学助理的关键。与此同时，对潜在风险的监管和道德把控也尤为重要，例如防止利用模型设计危险化学品，确保公开使用的安全性和合规性。 综上所述，大型语言模型在化学知识和推理能力方面取得显著进展，展现出辅助化学研究和教育的巨大潜力。领先模型已经能够在一定程度上超越人类化学专家完成复杂问答任务，尤其在知识记忆和文本检索方面优势明显。然而，在深层推理、结构理解和化学直觉判断等关键环节尚存在明显不足。实现真正意义上的化学智能助理，需要模型训练更深度融合专业数据资源，提升自我评估和不确定性管理能力，并发展更加多样协同的人机交互模式。
未来化学教育与科研领域将受益于ChemBench这类权威评价体系的推动，促进人工智能与专业知识的更好结合，推动化学科学进入新的人机共创时代。
