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）在众多领域展现出了强大的语言处理和推理能力，化学领域也不例外。这些模型不仅能够理解和生成复杂的自然语言，还能处理大量专业的化学信息。近年来，科研人员通过开发专门的评测框架，如ChemBench，对LLMs的化学知识储备和推理能力进行了系统的考核，并将其表现与人类化学专家进行了比较。本文将深入解析大型语言模型与人类化学家在化学知识和推理能力方面的差异与优势，探讨这种技术发展对化学研究和教育带来的机遇与挑战。 大型语言模型的兴起源于深度学习和海量数据的结合，其能够通过对大量文本的训练，学习语言的规律与知识。近年来，这些模型已成功应对诸如专业医学考试甚至是复杂化学问题的测试，展现出超越传统机器学习算法的潜力。
尤其在化学领域，LLMs被期望不仅能作为信息检索工具，更被赋予辅助化学反应设计、材料预测以及安全性评估的重任。为了系统了解其能力，研究团队构建了覆盖化学多个子领域的评测体系ChemBench，收录了数千份涵盖知识、推理、计算和直觉的问答数据，用于衡量模型和专家的表现。 通过ChemBench的评测结果显示，部分最先进的语言模型在总体表现上甚至优于受测人类化学专家。特别是涉及基础知识和常规推理的题目，模型的准确率显著超出一般化学背景的专家。然而，与此同时，这些模型在某些细节要求高、需要深度推理的题目上表现不佳，且存在一定程度的过度自信，即使在未能准确回答时也无法恰当评估自身的错误风险。 在化学各个子领域的表现中，模型普遍在通用化学与技术化学问题上表现较好，但在分析化学、化学安全与毒性评估等难度较高且涉及结构复杂性的专题中，模型的优势明显减弱。
例如，在核磁共振（NMR）信号数目的预测任务中，模型准确率不足三成，而人类专家则通过分子对称性和拓扑结构的推理表现得更为稳健。这反映出LLMs的训练更多依赖于文本模式的匹配和记忆，而非真正的分子结构理解。模型对结构复杂性的推理缺乏直观性，这也限制了其在精细化学分析中的应用。 值得注意的是，LLMs在处理考试题目或教科书内容时表现优异，这一点使得传统的教育评测体系面临挑战。对于人类而言，考试往往检验的是记忆与规范化解题能力，但对于能够查阅和整合海量数据的模型来说，这些测试题目难度远低于需要创造性思维和实验设计的真实科研工作。由此，化学教育亟需转变理念，更注重培养批判性思维和复杂系统的理解能力，以应对未来与人工智能协作的科研环境。
除了知识问答和推理能力外，模型在评估化学偏好和“化学直觉”方面的表现较为有限。尽管部分研究尝试让模型判断两个分子的优选方案，以模拟药物设计中的人类偏好，但目前的模型表现并未能与专业化学家的判断达成显著一致。这表明目前LLMs还难以完全复制化学家基于多年经验形成的复杂直觉和审美判断，提示未来需要结合机器学习中的偏好学习和强化学习技术，提升模型的“感知”能力。 另一方面，模型的置信度估计能力不足也是不可忽视的问题。研究显示，许多模型无法准确判断自身回答的正确概率，容易对错误答案表现出高置信。这对于依赖机器辅助决策的科学家和学生来说具有潜在风险，可能导致错误信息被误用或忽视。
提升模型的置信校准能力，结合人工验证机制，是推动其安全可靠应用的重要方向。 技术上的挑战之外，LLMs在化学领域的应用也引发了伦理和安全方面的担忧。尤其是化学武器设计的潜在恶用风险，促使研究界强调合理使用与监管。更广泛地说，公众和非专业用户易于接触到这些工具，若缺乏化学专业知识，模型偶尔产生的错误或误导信息可能造成实际危害。因此推广科学素养和AI素养教育同样紧迫。 未来，化学领域的人工智能发展趋势可能将围绕多模态模型展开，促进文字、图像、分子结构等信息的联合理解，提升模型对复杂化学现象的综合推理能力。
此外，将大型语言模型与专门的化学数据库和计算工具深度整合，构建智能化学助手或“化学副驾驶”，是推动科研效率革新的重要路径。基于ChemBench这样严格设计的评测框架，持续优化模型性能和安全性，能为其在科研和工业应用中赢得更大信赖。 综上所述，大型语言模型在化学知识和推理上的表现已达到甚至超越部分人类专家，显示了人工智能在化学领域的巨大潜力。然而其理解深度和推理准确性仍不足以完全替代专家决策，尤其在涉及结构细节、高阶推理及安全判断等关键环节。推动模型与专家深度协同，发展更完善的评测和应用规范，以及强化教育体系的适应性，将是塑造化学学科未来的重要方向。人工智能正逐步成为化学研究的有力工具，而化学家的创造力和批判性思维依然不可或缺。
通过技术与专业知识的融合创新，化学科学有望迎来一个智能化、协作化的新纪元。
