随着人工智能技术的迅速发展，大型语言模型（LLM）已成为科学研究和日常生活的重要工具。它们以强大的自然语言处理能力，能够理解、生成复杂的文本信息。不仅如此，近年这些模型在专业领域的应用愈加广泛，特别是在化学科学领域，引发了学界的高度关注。本文将深入分析大型语言模型在化学知识和推理能力方面的表现，比较其与人类化学专家的优势和局限，并探讨这一技术进步对化学研究和教育的潜在影响。大型语言模型通过海量文本数据的训练，掌握了丰富的语言表达能力及一定的领域知识。其在化学领域的应用，涵盖了化学性质预测、反应设计、信息提取和安全评估等多个维度。
近期发布的ChemBench评估框架第一次系统性地评估了这些模型在化学问答任务上的表现，通过超过2700组问答对，评测了最新开源和闭源模型。结果显示，最先进的模型在平均水平上，甚至超过了参与测试的顶级化学专家，这一发现颠覆了传统对于人工智能在专业学科应用上的认知。然而，理想化的表现背后也存在着不容忽视的不足。大型语言模型在处理某些基础知识问题时表现欠佳，并且常常带有过度自信的错误回答。其对分子结构的深层次推理能力有限，尤其在核磁共振谱信号预测和化合物对称性判断等方面，模型的准确率远低于人类专家。此外，模型对问题难度的认知和自我置信度评估普遍较弱，导致误导性答案可能被错误信任，这对化学安全等敏感领域风险极大。
比较模型与人类化学家的能力差异，可以发现模型更擅长于快速检索和记忆事实性知识，而在多步骤推理和直观判断方面，还难以达到专家水平。尤其在化学偏好判断这类涉及主观判断和经验积累的任务中，模型的表现近似随机，与经验丰富的化学家存在显著差距。这揭示了人类专家的直觉和经验，在化学决策中依然不可替代。评估结果也展示了模型在不同化学子领域的表现差异，基础化学和技术化学得分较高，而分析化学、毒理学和安全性等专业领域的表现较弱。这反映出目前训练数据和模型设计尚未覆盖或深入这些高难度领域，未来需要专项数据集和定制化模型的支持。针对这一挑战，科研人员呼吁将大型语言模型与专门的化学数据库及工具结合，采用检索增强生成（RAG）和多模态融合技术，实现更加精准和可靠的回答。
对于化学教育而言，模型的超越人类的表现在某种程度上正在改变教学目标和评价标准。传统依赖记忆和基础题型的考核方法可能不再适应，与之相对，学生需要培养更强的批判性思维和创新能力，以应对自动化智能辅助的科研环境。同时，化学家可以借助智能助手在海量文献中迅速获取信息，辅助实验设计和数据分析，大大提升工作效率和创新能力。但这也带来潜在风险，比如过度依赖模型可能导致错误决策，信息的误用甚至滥用，特别是在化学安全和伦理方面。为了应对这些问题，建立严格的评测标准和可信赖的交互机制显得尤为重要。ChemBench等评估框架已成为推动化学领域大型语言模型进步的重要基石。
它们通过全面的问题分类，涵盖知识掌握、计算推理、化学直觉等多维度，帮助科学家理解模型的优势与局限，为未来模型的改良和实际应用奠定基础。从技术角度看，模型性能与参数规模存在相关性，表明扩大模型规模和训练数据的多样性，是提升模型化学能力的不错途径。此外，工具增强式模型，即在基础语言模型基础上整合搜索引擎、代码执行器等外部工具，也展示了显著的性能提升潜力，未来将在化学研究中扮演越来越重要的角色。展望未来，化学与人工智能的融合将日益深入。大型语言模型不仅会成为化学家的强大助手，还可能催生自动化的实验设计、材料发现和新药研发流程。伴随着多模态输入处理能力的发展，模型将能够理解分子结构图、实验数据乃至三维结构，实现文本与视觉多源信息的综合推理。
行业与学术界需共同推动开放、透明、公正的评测体系建设，加强对模型安全性和伦理风险的关注，确保技术造福社会。总的来说，大型语言模型在化学知识和推理领域展现了令人振奋的能力，部分情况下已超越人类专家。然而，基于模型当前的局限，专家的经验和判断仍然不可或缺。技术进步促使我们重新思考化学教育、研究和实践模式，强调批判性思维与人机协同。未来通过不断完善评估工具和集成先进技术，期待构建出既智能又可信赖的化学人工智能系统，引领化学科学进入崭新时代。
