近年来，随着人工智能特别是大型语言模型（LLMs）的迅猛发展，其在化学科研和教育中的应用引起了广泛关注。传统上，化学领域的复杂知识和严谨推理被认为是人类专家不可替代的优势。然而，随着技术的提升，越来越多的研究表明，大语言模型不仅能够理解和生成化学相关的文本内容，甚至在多项测试中展现出超越某些化学专家的表现。 大型语言模型是基于深度学习技术，通过训练海量文本数据而成的模型。它们具备强大的自然语言处理能力，能够回答问题、进行推理、生成文本，甚至协助设计化学反应和材料。当这些模型应用于化学领域时，它们可以处理分子结构的描述、预测化合物性质、解释化学现象等任务，为科研人员提供智能助手的可能性。
然而，尽管大语言模型的表现令人瞩目，它们依然存在无法忽视的不足。模型在某些基础性知识问题上表现不佳，并且在推理复杂化学结构时常常出现混淆。此外，这些模型倾向于给出过于自信的答案，而缺乏能准确评估自身局限性的能力。这在涉及化学安全性和毒性等关键领域尤为突出，错误信息可能带来严重后果。 为了系统化地评估大型语言模型在化学知识和推理方面的能力，一项名为ChemBench的自动化评估框架被提出。该框架收集了来自教科书、考试题库及自动生成的2700多个化学问题，覆盖从基础到高级的多个化学分支。
通过与19位不同领域的化学专家进行对比测评，ChemBench揭示了当前最先进模型的整体优于大多数人类参与者的表现，但在细节问题上仍有显著差距。 令人惊讶的是，一些开源的大语言模型已能与专有模型相媲美，显示出人工智能民主化的重要趋势。这意味着更多科研人员可以利用先进AI工具，而无须依赖昂贵的商业产品，推动科学研究的普及和创新。此外，基于ChemBench的细致评估结果表明，模型表现强弱与模型规模呈正相关，提示继续扩展模型规模可能带来性能的提升。但规模并非万能，训练数据的专业性和多样性同样关键。 不同化学子领域的表现差异也引人关注。
通用和技术化学类问题模型答题正确率较高，而在分析化学和安全毒理等领域表现较差。例如，核磁共振信号数预测题目中，顶尖模型的正确率不足三成，显示其在分子结构空间推理上的欠缺。原因之一是模型只能处理文本和SMILES形式的分子描述，而无法像人类通过分子图形直观理解复杂结构，这为未来多模态输入的开发提供了方向。 此外，模型在应对化学直觉和偏好判断方面表现平平。药物开发中的分子优选是一项高度经验化、主观性强的任务，当前大型语言模型很难准确模拟人类专家之间的判断一致性。这表明未来训练策略或需引入偏好学习和专家反馈，以提升模型与人类判断的对齐程度。
一个不可忽视的问题是模型的置信度估计能力。研究发现，大多数模型难以准确判断自身回答的正确性，甚至在关键安全问题上出现高置信度的错误。缺乏可靠的不确定性评价机制，限制了模型在实际科研和教学中作为辅助工具的信赖度。因此，开发更精准置信度校准和自我监控方法，是提升化学大语言模型安全性和实用性的核心任务之一。 在教育层面，模型的崛起也促使我们重新思考化学教学和考核方式。由于大型语言模型在记忆和标准考试题目上拥有显著优势，单纯依赖传统考试评价学生能力的模式将面临挑战。
更多注重创新思维、结构推理和实际问题解决能力的教学设计，将帮助学生在人工智能辅助环境中保持竞争力。 尽管目前依然存在诸多限制和风险，大语言模型在化学领域展现的强大能力彰显了其作为研究助手、教育辅助和知识管理工具的巨大潜力。通过持续优化模型结构、丰富专业训练数据、整合多模态信息以及强化安全策略，这些模型有望成为化学家们不可或缺的智能伙伴。 在未来，构建可解释、可靠且具备自主学习能力的化学大语言模型，将极大加速科学发现的步伐。同时，通过开放共享的评估框架如ChemBench，科研社区能够协同推动技术进步，并确保人工智能应用符合伦理与安全标准。人工智能与人类专家的优势互补，将共同开启化学研究和教育的新篇章。
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