近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）如ChatGPT、GPT-4等引起了科学界的极大关注。这些模型凭借其强大的自然语言处理能力，不仅在日常对话中表现优异，更在医学、法律、教育等多个专业领域展现出惊人的潜力。化学作为一门涉及复杂知识体系和逻辑推理的科学，自然而然地成为检验大型语言模型智能水平的理想试金石。最新研究构建了名为ChemBench的评测框架，对大型语言模型在化学知识掌握和推理能力方面进行了系统性测试，并将其表现与专业化学家的能力进行了对比分析，结果令人深思。大型语言模型的化学理解能力源自于其海量文本数据的训练，这些数据包括科学论文、教材、专利文献及网络资源。模型通过语言的统计特征学习规律，能够生成看似合理的化学回答，甚至自主设计化学反应方案。
这种“语言即知识”的思路为化学研究开启了新的视角，不再局限于实验室数据，而是借助文本世界中的知识进行创新。然而，模型的本质仍然是概率统计的“仿声机”，它们并非真正意义上理解化学概念，推理过程有时浅显，容易陷入“过度自信”而输出错误信息。ChemBench框架中涵盖了约2700个问题，囊括了化学各主要领域如有机化学、无机化学、分析化学以及化学安全等多个主题，且设计了需要知识记忆、推理和计算等不同认知技能的多样题型。这种设计不仅用于评测模型的广度，更关注其深度和推理能力。人类化学专家作为对照组，凭借多年专业训练，展现了扎实的化学知识和逻辑判断力。调研显示，部分领先的语言模型在整体准确率上竟然超越了多数参与测试的人类专家，尤其是在基础知识和标准问题上表现出色，显示出现代人工智能的巨大潜力。
另一方面，模型在处理复杂的结构分析、实验设计或者安全相关问题时表现欠佳，例如分析核磁共振（NMR）谱图中的信号数目，或者评估化学物质的安全性，这些需要对分子结构有较深层次的理解和推论的任务仍是模型的薄弱环节。特别值得注意的是，模型虽然能够提供回答，但其对自身预测正确性的信心估计并不可靠，经常出现高置信度但答案错误的情况，这对安全性要求极高的化学应用来说是一个不容忽视的隐患。模型表现的差异也揭示了当前训练数据的局限性。尽管模型能处理大量文献资料，但专业数据库如PubChem和Gestis所承载的结构化安全信息并未完全被有效利用，制约了模型的知识准确性与全面性。未来提升模型的关键方向之一便是将它们与更专业、结构化的数据集成。ChemBench还发现，模型的规模通常与其表现成正相关，较大的模型倾向于展现更优越的化学推理和知识记忆能力。
这暗示了通过模型扩容以及专门针对化学内容的调优，有望进一步缩小人与机器在化学认知上的差距。除知识问答外，模型在评估化合物“化学偏好”方面表现有限，这种偏好反映了人类化学家长期积累的直觉和经验，对于药物设计等领域极为关键。模型的随机表现提示我们，如何有效地将人类化学家的主观判断融入机器学习体系，是未来探索的重要课题。这些研究成果提醒我们，传统的化学教学和考核方式面对人工智能的崛起需要重新审视。背诵和简单计算型题目对现有大型模型难以构成挑战，而重视逻辑推理、创新思维和实验设计的能力变得愈发重要。教育者应当适应这股变革潮流，培养学生的批判性思维和对工具局限性的认识。
尽管大型语言模型尚未完美解决所有化学相关问题，其在知识检索和辅助解释方面的优势使其成为化学研究者的有力助手。未来的“化学助手”或“智能副手”能够处理庞大的文献，迅速检索相关数据，甚至提出实验假设，极大提升研究效率和创新能力。与此同时，模型在安全警示、正确性校验等方面的不足要求人类专家保持必要的监督和干预，避免错误信息带来的潜在风险。现有的化学模型评测多聚焦于单一性质预测，未能全面覆盖复杂推理能力。ChemBench的问答式大规模评测体系为评估和改进化学领域大型语言模型提供了有力工具与公开基准。科学社区的广泛参与将推动模型在安全性、准确性和多样性方面持续进步。
此外，当前模型限制了其能力发挥的另一个重大因素是缺乏对分子结构的深入理解。通过引入分子图形表示、三维结构分析和结合物理化学计算，未来的模型有望更精准地模拟化学反应和性质推断。总之，大型语言模型在化学学科展现了令人瞩目的成就，部分已经达到了甚至超越人类专家的水平，体现了人工智能推动科学发展的强大潜能。但其在深度推理、专业安全知识及自我认知方面仍然存在明显不足。未来的研究应聚焦于多模态数据融合、专业数据库集成和增强模型透明性，推动更安全、更智能的化学信息工具问世。化学家和教育者亦需共同探索与人工智能协作的新范式，刷新知识传递和创新实践的方式。
随着技术的不断演进，人工智能与人类专家将形成互补的力量，共同开创化学科学的新纪元。
