随着人工智能技术的迅速发展，大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）在多个领域展现出了前所未有的能力。特别是在化学领域，这些模型不仅能够理解和处理大量的化学文本信息，还能辅助专业人士完成化学问题的解答与推理。近年来，研究者们开始关注大型语言模型在化学知识掌握和推理能力上的表现，试图衡量其是否能够达到甚至超越人类化学专家的水平。本文围绕这一话题展开探讨，全面分析大型语言模型与化学专家在知识深度、推理逻辑、应用范围等方面的异同，揭示技术挑战与发展机遇。 大型语言模型的崛起源于其基于深度学习、海量数据训练的特性，能够通过自然语言处理技术理解并生成文本内容。在化学领域，化学知识大部分以文本形式存在于论文、教科书、数据库中，LLMs天然适合对这些信息进行挖掘与学习。
研究表明，当前先进的大型语言模型在处理化学相关问题时，表现出相当甚至超越一些人类专家的能力。通过大量问题–答案对的训练和测试，模型展现了对化学基础知识、反应机理、分子性质等方面的理解。尤其是在教科书型问题和已有文献密集覆盖的领域，模型能够快速且准确地反馈正确答案。 与此同时，LLMs在化学推理与判断方面还面临诸多挑战。与人类专家相比，模型在面对需要多步骤逻辑推理、结构解析以及实验设计复杂性的任务时表现不稳定。例如，分子结构对称性、核磁共振谱信号数量预测等涉及空间构型推断的题目，对模型来说难度较大。
这种差异主要源自模型基于统计学习的本质，其“理解”往往依赖于与训练数据的相似度匹配，而非深层次的因果推断或真实化学机理的模拟。此外，模型在表述答案时有时表现出过于自信，即使在错误的回答中也缺乏合理的不确定性评估，这在专业安全性相关问题上尤为值得警惕。 人类化学专家凭借多年学习和实践经验，能够综合运用知识、实验观察与直觉，灵活应对复杂化学问题。专家在处理新颖问题、评估实验风险以及判断化学偏好时表现出较强的能力，这些能力目前尚难以用简单的数据驱动模型完全复制。尽管LLMs的数据覆盖范围非常广泛，但其缺乏真正的“化学直觉”，这限制了其在创新性任务中的应用表现。此外，专家们还能根据上下文环境适时调整推理策略，而模型则较容易受到训练偏差影响，导致在某些领域知识缺失或产生误导。
近年来，针对大型语言模型在化学领域的表现，科研团队开发了名为“ChemBench”的综合评估框架，该框架基于近3000个化学问答样本，涵盖知识、推理、计算及化学直觉等多个维度。通过与19位具备不同专业背景的化学家进行对比测试，ChemBench为理解LLMs能力提供了系统化、量化的依据。测试结果显示，部分顶尖模型在整体表现上超过了参试的化学专家，尤其是在基础知识和标准考试类问答环节表现突出；但在安全性、毒理学及分析化学等细分领域，模型准确率下降显著。 这一发现对化学教育领域提出了启示。传统教育体系强调记忆与练习，LLMs却能凭借大规模数据快速检索和整合信息，从而在标准题型上发挥优势。未来，化学教育或需转变重心，更加注重培养学生的批判性思维和复杂推理能力，提升其在面对未知和多变化学环境时的创新能力。
此外，将LLMs作为辅助学习工具，引导学生理解和质疑模型输出，有助于培养科学研究中的批判性判断力。 在实际科研工作中，大型语言模型正逐步成为化学家强有力的助手。通过自然语言命令驱动，其可以协助设计化学反应、自动生成实验方案，甚至实时调控机器人实验设备。特别是结合外部工具和数据库的扩展功能，LLMs的实用性得到了显著提升。以“PaperQA2”为例，该系统整合文献检索与生成技术，为专业科研人员提供精准的信息支持，这标志着由文本驱动的智能辅助系统迈向更高水平。 尽管如此，当前模型在化学知识的记忆方面依然存在瓶颈。
某些需查询专业数据库才能解答的安全性及毒性相关问题，即便借助网络搜索接口，模型仍难以给出准确回应，反映出其知识源的局限性。未来的改进方向应当包括训练涵盖更专业化数据、增强模型对结构信息的处理能力，以及提升推理过程的透明度与可信度。此外，开发更为细粒度的自信度评估机制，将有助于减少错误信息的传播，保障用户—尤其是非专业用户—的安全。 从技术角度看，模型规模增长与性能提升存在一定正相关，但处理化学学科多样性和复杂性远非单靠扩大参数量可完全解决。相反，融合多模态信息，比如分子结构图像、实验数据以及方程式，将为模型在化学推理提供更全面的支持。多学科交叉，结合量子化学和计算机科学的理论基础，有望催生更智能、更贴近化学专家思考模式的人工智能。
此外，当前测试中发现，虽然LLMs可胜任许多公认的学科题目，但在涉及化学偏好或“趣味性”判断时，表现不及化学家的人类直觉，且倾向随机猜测。这提示我们，除知识与逻辑推理外，化学中的决策还深受经验、文化和主观判断影响，如何将这些软性认知因素纳入模型训练，构建更符合人类思维习惯的智能体，将是未来研究重点。 综上所述，大型语言模型已在化学知识处理方面取得显著进展，在基础知识问答和标准化考试题上甚至实现超越部分专家的表现。然而，它们在复杂推理、结构分析以及安全判断等关键环节仍存在明显不足。未来，通过更丰富的训练数据、更严谨的推理机制以及多模态集成，模型有望更好地贴近化学专家的能力。与此同时，化学教育和科研工作也需顺应这一技术变革，融合人工智能工具，提升人机协同效能。
谨慎看待模型输出，发挥专家的判断力，将是实现人工智能与化学专业知识深度融合的关键。大型语言模型代表的AI技术，正逐步推动化学科学迈入一个全新的智能化时代。
