近年来，随着人工智能技术的高速进步，大型语言模型（LLMs）逐渐成为化学领域研究和应用的热门工具。它们通过对海量文本数据的学习，不仅能够理解和生成自然语言，还能借助丰富的化学文献与知识，实现复杂的化学问题求解。与此同时，传统的化学专家凭借多年深入研究和实践积累，依然在专业判断、实验设计及复杂推理中拥有不可替代的优势。因此，探讨大型语言模型与化学专家在化学知识和推理能力上的异同，成为业界和学术界关注的焦点。近期，科学家们发布了名为ChemBench的评测框架，专门测量和比较当前最先进的语言模型与化学专家在多样化化学任务中的表现。该框架囊括了近三千道涵盖广泛化学学科和技能水平的问题，覆盖知识记忆、计算能力、逻辑推理及化学直觉等多方面技能。
通过对比实验，研究者们得出多个具有启发性的发现。首先，在整体表现方面，顶尖大型语言模型在某些题目上甚至超越了部分人类专家的得分。这表明，尽管模型并非为具体化学任务专门训练，但其通过海量数据的吸收，已具备令人惊讶的化学认知能力。例如，GPT-4及其同类模型展示了强大的理解和回答复杂问题的能力，其分数高于调研中受访人类化学家的平均水平。除专有模型外，新兴的开源模型如Llama-3.1也表现出与商业模型相媲美的成绩，彰显了开源社区在推动人工智能技术普及中的潜力。然而，尽管这些模型表现优异，它们仍面临显著的挑战。
尤其在知识密集型问题中，如化学安全性、毒性识别及分析化学的细节推断，模型的准确率明显下降。这说明大型语言模型尚未完全掌握专业数据库中的专门知识，也未必能灵活调用外部资源补足其知识盲点。研究中指出，即使采用基于文献检索的增强系统，仍难以解决这些专门领域的问题，反映出模型在归纳和推理层面的不足。此外，模型往往表现出过分自信的倾向，难以准确评估自身回答的正确性，这为其在化学研究和公共安全等领域的应用带来一定风险。相比之下，化学专家更擅长对问题进行全面判断，结合经验和常识权衡答案的可靠性。通过对各个化学子领域的分析，研究进一步揭示了不同主题下模型与专家的表现差异。
在普通化学和技术化学领域，模型的表现相对优异，反映其在基础知识层面积累扎实。但在分析化学、毒性及安全性领域，模型的准确率较低，尤其是在涉及分子结构复杂性推理和核磁共振信号识别等问题上，模型表现不足。这可能归因于模型缺乏对化学结构空间的深入理解，更多依赖于与训练数据的相似度匹配，而非真实的分子结构推理。值得关注的是，尽管模型可以处理分子信息文本表示如SMILES字符串，但其在空间拓扑和对称性分析方面仍有明显差距，这在核磁共振信号数目预测中表现尤为明显。化学教育界也应对此予以警觉。传统的考试和教材式题目虽然仍能对模型表现提供一定支撑，但模型在面对更为复杂和实际的推理任务时表现逊色。
这暗示未来的化学教学与评价体系需更多注重培养学生的批判性思维和综合推理能力，而非单纯的知识记忆和题海战术，这样才能充分发挥人与人工智能的协同优势。此外，一项关于化学偏好的评估揭示，当前大型语言模型在判断化学家对分子优选的倾向方面表现接近随机。这反映了在捕捉人类主观经验和审美判断层面，模型仍缺乏有效的拟合，提示未来可通过偏好调优等方式提升模型的人文化学理解能力。另一个不可忽视的问题是模型的置信度估计能力。理想情况下，模型应该能够判断自身回答的可靠性，以便用户更安心地采纳答案。实验显示，多数模型在这方面表现不足，甚至存在高置信度但错误回答的情况，这在化学安全相关问题中尤为危险。
良好的置信度估计是构建可信辅助系统的基石，未来研究需重点攻克该难题。针对以上发现，研究团队呼吁开发更完善的专用化学语言模型和工具整合系统。模型可通过引入专门的化学数据库和知识图谱、提升结构表征与逻辑推理能力等手段加以改进。同时，将灵活地结合搜索引擎、自动化推理工具和实验模拟软件，打造化学领域的智能助手，从而帮助科研人员在信息海洋中有效导航，提升实验设计与材料发现效率。值得一提的是，发布的ChemBench框架为未来评测和开发提供了宝贵平台。它涵盖了多层次、多维度的化学问题，兼容不同模型和辅助工具，具有高度开放性和可扩展性，有望推动学界和工业界形成统一的评价标准，促进人工智能技术在理化领域的规范发展。
展望未来，随着模型规模的不断扩大和训练数据的不断丰富，大型语言模型将在化学研究中扮演越来越重要的角色。它们不仅可以辅助完成繁琐的文献检索和数据整理，还可能以自然语言交互的方式协助科学家进行多步骤推理和创新设计。此外，人工智能与机器人等自动化设备结合，有望实现从理论设计到实验验证的闭环加速研发，彻底改变传统化学研究的范式。然而，真正实现与人类化学专家媲美甚至超越，还需要解决推理透明性、错误预警、知识补全和偏见矫正等挑战。同时，科学伦理和安全性管理也不能被忽视，防范技术滥用和信息误导是AI化学应用健康发展的保障。总的来说，大型语言模型在化学知识和推理能力上的进步令人振奋，但仍有显著提升空间。
人机协作、工具整合和评测体系的完善，将是推动该领域迈向人工智能化学新时代的关键。随着技术成熟，未来的化学家不仅要掌握传统的实验技巧，还需熟悉AI助力下的智能化研究方法，以实现跨越式的科学发现和创新。
