随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）在诸多科学领域展现出令人瞩目的能力。尤其是在化学领域，这些语言模型不仅能够理解和生成复杂的化学文本，还能执行某些超越其训练范围的任务，引发了人们对其化学知识水平和推理能力的广泛关注。本文将深入剖析大型语言模型与化学专家在化学知识和推理方面的表现差异，基于最新发布的ChemBench评估框架和相关研究成果，全面探讨LLMs的优势、局限及未来可能带来的行业变革。 大型语言模型在处理人类语言和专业术语方面具备极强的能力。通过对海量文本数据进行训练，LLMs获得了广泛的语言理解和生成能力，这使得它们在诸如医学、法律和化学等专业领域具备一定的应用潜力。特别是在化学领域，LLMs能够解析化学反应描述、分子结构的文本表达，以及化学理论的语言表达，这为研究者提供了辅助决策、知识检索和材料设计上的新工具。
尽管如此，化学作为一门强调实验、理论推导和精确计算的科学，其知识体系复杂且多维度，涵盖分子结构、物理化学性质、反应机理、安全性评估等多个领域。传统的化学专家经过多年系统学习和实际操作积累了丰富的知识与经验，能够进行深度推理、创新实验设计以及复杂问题解析。那么，作为“知识整合者”的大型语言模型，能否在这些方面与人类专家抗衡，甚至超越？ 为了解答这一问题，一项由化学和人工智能领域多方合作的研究团队提出了ChemBench框架。这一基准测试体系收集了2788个高质量的问答对，覆盖了从基础知识、复杂推理到化学直觉等广泛内容，完全模拟了大学本科及研究生化学课程中的核心内容。ChemBench不仅涵盖多种题型，还注重评估涉及计算、推理和知识整合等多种技能，致力于细致评估语言模型在真实化学场景中的能力。 研究使用ChemBench框架对多款领先的开源及闭源大型语言模型进行全面评测，并与19位具有不同专业背景和经验水平的化学专家进行了直接对比。
评测结果令人惊讶：表现最优的模型在整体准确率上超过了所有参与的专家平均水平，甚至在部分题目上超过了顶尖化学家。然而，若深入分析不同类型题目和技能需求的表现，仍能发现模型在处理某些基础知识题和推理题上的明显不足。 例如，尽管LLMs在生成化学文本和回答教科书类问题时表现优异，但在解析涉及结构对称性推理以估算核磁共振信号数的题目中，表现相对较弱。这一困难部分源于模型对分子结构的理解仍依赖于文本格式的SMILES字符串，而非真正直观的化学结构图，限制了其空间感知和复杂拓扑关系的推理能力。同时，在安全与毒性问题上，模型虽然能应对部分内容，但也存在过度自信且难以准确估计回答置信度的风险，提示在实际应用中需谨慎验证。 这项研究也强调了模型规模与性能之间的相关性。
通常，参数量更大的模型在化学知识掌握和推理准确度方面表现更佳，显示出进一步提升模型规模或注入专业化训练数据的潜力。另外，集成了外部工具如文献检索和代码执行的系统，相比单一模型能提供更丰富且具参考价值的答案，有望推动人工智能辅助下的自动化化学研究迈进更高阶段。 除此之外，研究还探索了化学偏好判断，即模型能否模拟专家对分子优化和筛选中的“化学直觉”。遗憾的是，当前主流LLMs在这一维度的表现较差，难以准确对齐专家的偏好判断。未来通过引入偏好调整技术及更多人类反馈，有望提升模型的化学审美和优化指导能力，助力药物发现及材料设计领域的突破。 人与模型间的信心区分与不确定性表达也是研究的重要焦点。
虽有部分模型能提供一定程度的自信估计，但普遍缺乏良好校准，导致对正确与错误答案的置信度识别存在偏差。鉴于化学领域实验安全及结果准确性的高标准，模型的置信度系统亟需优化，以免误导用户，保障科学决策的可靠性。 从教育角度看，语言模型在事实记忆和基本知识答题中的优异表现，可能促使我们重新思考化学教学策略。传统以死记硬背为主的考试方式可能逐渐失去优势，化学教育需更聚焦培养学生的批判性思维、复杂推理和创新实验能力，使其能够在人工智能辅助的未来科学环境中保持竞争力。此外，基于ChemBench这类多维度评测体系制定的教学内容与评估标准，有望引导教学方法和课程内容的改革，实现人机协作的全新科研范式。 与此同时，本研究提醒社会各界重视人工智能技术在化学领域应用的潜在风险。
LLMs可能因错误信息输出而引发误用，尤其在涉及化学安全和毒性评估时可能带来健康隐患。因此，建立完善的监管体系、增加模型透明度及责任追究机制势在必行。开发者应积极开放模型评测接口，促使多方合作评估与改进，保障前沿技术安全落地。 未来，随着更多高质量化学数据的开放获取和模型架构的创新，大型语言模型在化学科学中有望担当起更为重要的角色。融入分子图谱、反应模拟与实验自动化等领域，将推动智能化化学平台建设，促进加速新材料发现、绿色合成工艺设计及个性化药物研发等前沿应用。 总结来看，大型语言模型在掌握化学知识和推理能力上已经取得了令人振奋的进展，部分模型的表现甚至超越了传统化学专家。
然而，现阶段的技术仍存在诸多不足，包括结构理解能力有限、置信度估计不准确及化学偏好判断能力较差等。凭借ChemBench这样系统的评估框架，科研界可以更有针对性地识别不足，指导模型持续优化。未来，随着技术演进和多学科融合，LLMs和化学专家的协同合作将极大地推进化学科学研究和教育的革新，开启早已备受期待的人工智能化学新时代。
